728x90 Object Detection5 Faster R-CNN과 PyTorch로 시작하는 객체 탐지 객체 탐지는 이미지 내에서 객체의 위치를 찾고, 해당 객체의 범주를 식별하는 기술입니다. 딥러닝의 발전으로 다양한 객체 탐지 알고리즘이 등장했으며, Faster R-CNN은 이 중에서도 뛰어난 정확도와 처리 속도로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 PyTorch를 사용하여 Faster R-CNN 모델을 구현하고, 연구용 데이터셋에 적용하는 방법을 소개하겠습니다. Faster R-CNN의 이해 Faster R-CNN은 객체 탐지를 위한 딥러닝 기반의 알고리즘으로, 기존 R-CNN과 Fast R-CNN의 발전형입니다. 이 알고리즘의 핵심은 Region Proposal Network(RPN)를 사용하여 객체 후보 영역을 빠르게 추출하고, 이를 바탕으로 객체 분류와 바운딩 박스 회귀를 수행하는 것입니다. 이로써,.. 2024. 2. 23. 딥러닝 기반 객체 탐지의 새 지평: RCNN, YOLO, SSD를 넘어서 객체 탐지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 과제 중 하나로, 이미지나 비디오에서 객체를 식별하고 위치를 추정하는 기술입니다. R-CNN, YOLO, SSD는 이 분야에서 큰 성공을 거둔 알고리즘들입니다. 그러나 기술의 발전은 멈추지 않고, 연구자들은 이들 알고리즘의 한계를 넘어서기 위해 새로운 접근 방식을 모색하고 있습니다. 본 글에서는 R-CNN, YOLO, SSD를 제외한 다른 계열의 혁신적인 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘들을 소개합니다. Faster R-CNN: 속도와 정확도의 조화 Faster R-CNN은 R-CNN과 Fast R-CNN의 발전된 형태로, 객체 탐지 속도를 크게 향상시킨 알고리즘입니다. 이전 모델들이 후보 영역(proposal region)을 선택하기 위해 별도의 알고리즘을 사용했.. 2024. 2. 23. SSD와 PyTorch로 시작하는 객체 탐지 서론 객체 탐지는 이미지 내의 객체를 식별하고 분류하는 과정을 말합니다. 이 분야에서 Single Shot MultiBox Detector(SSD)는 속도와 정확도를 모두 고려한 혁신적인 알고리즘 중 하나입니다. SSD는 하나의 네트워크를 통해 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측하여, 빠른 처리 속도를 가능하게 합니다. 본 글에서는 PyTorch를 사용하여 SSD 모델을 구현하고, 연구용 데이터셋에 적용하는 방법을 소개하겠습니다. SSD의 원리 SSD는 다양한 크기의 피쳐 맵(feature map)에서 객체를 탐지함으로써, 다양한 크기의 객체를 효과적으로 감지할 수 있습니다. 이는 SSD가 작은 객체부터 큰 객체까지 다양한 스케일에서 탐지할 수 있게 해주며, 이는 고정 크기의 슬라이딩 윈도우 방식을 사용.. 2024. 2. 23. 딥러닝 기반 객체 탐지: R-CNN과 PyTorch를 활용한 실전 예제 서론 객체 탐지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나로, 이미지나 비디오 내의 개체 위치를 식별하고 분류하는 기술입니다. 이 분야에서 딥러닝 기반 알고리즘은 획기적인 발전을 이루어왔으며, 그중에서도 R-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks)은 초기에 큰 주목을 받았습니다. 본 글에서는 PyTorch를 활용하여 R-CNN 기반의 객체 탐지 시스템을 구축하는 방법에 대해 살펴보겠습니다. R-CNN이란? R-CNN은 2014년 Ross Girshick 등에 의해 제안된 방법으로, 객체 탐지를 위한 딥러닝 모델입니다. 기본적으로, R-CNN은 이미지 내에서 객체 후보 영역(Region Proposals)을 추출한 후, 각 영역에 대해 컨볼루션 신경망(C.. 2024. 2. 23. 이전 1 2 다음 728x90
