컴퓨터 비전으로 AI의 잠재력을 실현하세요! 물체 감지, 의료, 자율 주행 자동차 등 다양한 분야에서 AI의 역할을 살펴보세요. 지금 자세히 알아보세요!
컴퓨터 비전(CV)은 컴퓨터가 시각 세계를 해석하고 이해하도록 훈련시키는 인공 지능(AI) 의 한 분야입니다. 컴퓨터는 카메라, 비디오, 딥러닝 모델의 디지털 이미지를 사용하여 사물을 정확하게 식별하고 분류한 다음 "보이는 것"에 반응할 수 있습니다. 컴퓨터가 인간의 시각을 재현할 수 있도록 하는 것이 목표이며, 이를 위해서는 방대한 양의 시각 데이터를 처리하고 분석하여 이해하는 작업이 필요합니다. 이 분야는 딥러닝의 발전과 대규모 데이터 세트의 가용성 덕분에 빠르게 성장하고 있습니다.
컴퓨터 비전은 시각 데이터에 머신러닝(ML) 알고리즘을 적용하여 작동합니다. CV 모델은 물체를 인식하도록 명시적으로 프로그래밍하는 대신 수천 또는 수백만 개의 레이블이 지정된 이미지에서 패턴을 식별하는 방법을 학습합니다. 예를 들어 고양이를 인식하도록 모델을 훈련하려면 고양이의 특징을 스스로 구별할 수 있을 때까지 무수히 많은 고양이 이미지를 제공해야 합니다.
최신 CV는 딥러닝 모델, 특히 컨볼루션 신경망(CNN)에 크게 의존합니다. CNN은 이미지 데이터를 처리하는 데 매우 효과적인 신경망의 일종입니다. 이미지에 필터(또는 커널)를 적용하여 가장자리, 질감, 모양과 같은 중요한 특징을 강조하는 특징 맵을 생성하는 방식으로 작동합니다. 이러한 네트워크는 많은 일반적인 컴퓨터 비전 작업을 지원하여 기계가 시각 정보를 더욱 정확하게 분석할 수 있게 해줍니다.
컴퓨터 비전과 이미지 처리는 밀접한 관련이 있지만 동일하지는 않습니다. 이미지 처리는 디지털 이미지를 조작하여 이미지를 향상시키거나 유용한 정보를 추출하는 데 중점을 둔 CV의 하위 집합입니다. 여기에는 이미지 선명하게 하기, 흐리게 하기, 필터링 등의 작업이 포함됩니다. 이와 대조적으로 컴퓨터 비전은 이미지의 내용을 해석하고 이해하는 것을 목표로 하여 한 단계 더 나아갑니다. 예를 들어 이미지 처리는 사진의 품질을 개선하는 데 사용되는 반면 컴퓨터 비전은 사진 속 인물, 사물, 장면을 식별하는 데 사용됩니다. 디지털 이미지 처리에 대한 자세한 개요에서 이 둘의 차이점에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
컴퓨터 비전은 기계가 시각적 데이터를 분석하고 해석할 수 있도록 하는 몇 가지 주요 작업을 포함합니다:
컴퓨터 비전 애플리케이션은 다양한 분야에서 점점 더 널리 사용되고 있습니다:
컴퓨터 비전 모델을 개발하고 배포하는 것은 다양한 도구와 프레임워크를 통해 더욱 쉬워집니다. PyTorch ( PyTorch 공식 사이트 방문) 및 TensorFlow ( TensorFlow 공식 사이트 방문)와 같은 라이브러리는 모델 구축의 기본이 됩니다. OpenCV와 같은 오픈 소스 라이브러리는 실시간 컴퓨터 비전을 위한 방대한 함수 모음을 제공합니다.
Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 데이터 세트 관리 및 사용자 지정 모델 교육에서 배포에 이르기까지 CV 프로젝트의 전체 라이프사이클을 간소화합니다. 또한 ONNX와 같은 표준화된 형식을 사용하면 서로 다른 프레임워크 간의 상호 운용성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 이러한 기술이 성숙함에 따라 산업 전반에 걸쳐 혁신을 계속 주도할 것입니다.
