이미지 인식
이미지 인식이 어떻게 AI의 시각적 분류 및 이해 능력을 강화하여 의료, 소매, 보안 등의 분야에서 혁신을 주도하는지 알아보세요.
이미지 인식은 컴퓨터 비전의 광범위한 분야로, 기계가 디지털 이미지나 동영상에서 사물, 사람, 장소, 행동을 식별하고 해석할 수 있게 해줍니다. 이미지 인식은 얼굴로 휴대폰 잠금을 해제하는 것부터 자율 주행 차량이 복잡한 환경을 탐색하는 것까지 수많은 애플리케이션을 구동하는 기본 기술입니다. 이미지 인식의 핵심은 머신러닝(ML) 과 딥러닝(DL) 알고리즘을 사용하여 픽셀을 분석하고 의미 있는 패턴을 추출하여 시각 정보를 이해하는 인간의 능력을 모방하는 것입니다.
이미지 인식과 관련 작업 비교
종종 같은 의미로 사용되기도 하지만 이미지 인식은 몇 가지 구체적인 작업을 포괄하는 일반적인 용어입니다. 하위 분야와 구별하는 것이 중요합니다:
- 이미지 분류: 가장 간단한 형태의 이미지 인식입니다. 미리 정의된 카테고리 세트에서 전체 이미지에 하나의 레이블을 할당하는 것입니다. 예를 들어 모델은 이미지를 "고양이", "개" 또는 "자동차"가 포함된 것으로 분류할 수 있습니다. 출력은 전체 이미지에 대한 하나의 레이블입니다.
- 물체 감지: 보다 고급 작업인 객체 감지는 이미지 내의 객체를 분류할 뿐만 아니라 일반적으로 각 객체 주위에 경계 상자를 그려서 객체의 위치를 찾습니다. 예를 들어 자율 주행 자동차는 객체 감지를 사용하여 보행자, 다른 차량, 교통 표지판을 식별하고 위치를 찾습니다.
- 이미지 세분화: 이 작업은 이미지의 각 객체에 속하는 정확한 픽셀을 식별함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 의료 이미지 분석과 같이 물체의 모양과 경계를 깊이 이해해야 하는 애플리케이션에 매우 중요한 각 물체에 대한 세부 마스크를 생성합니다.
이미지 인식 작동 방식
최신 이미지 인식은 주로 이미지와 같은 격자형 데이터를 처리하는 데 특히 효과적인 신경망의 일종인 컨볼루션 신경망(CNN)을 기반으로 합니다. 이 과정에는 일반적으로 다음이 포함됩니다:
- 데이터 수집: 라벨이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트가 수집됩니다. 유명한 예로는 ImageNet과 COCO가 있습니다.
- 모델 훈련: CNN은 이 데이터 세트에 대해 훈련됩니다. 학습하는 동안 네트워크는 특징 추출이라는 프로세스를 통해 단순한 가장자리와 텍스처부터 복잡한 물체 부분까지 패턴을 식별하는 방법을 학습합니다. 모델의 가중치는 예측과 실측 레이블 간의 차이를 최소화하도록 조정됩니다.
- 추론: 학습이 완료되면 모델은 보이지 않는 새로운 이미지를 예측할 수 있습니다. 학습된 모델을 적용하는 이 과정을 추론이라고 합니다.
실제 애플리케이션
이미지 인식은 많은 산업 분야에서 필수적인 요소가 되었습니다:
- 의료 분야: 의료 분야의 AI는 이미지 인식을 통해 방사선 전문의가 엑스레이, MRI, CT 스캔에서 종양, 골절 및 기타 이상 징후를 발견하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 의료 이미지 데이터 세트로 모델을 학습시켜 높은 정확도로 뇌종양을 식별함으로써 의사가 더 빠르게 진단할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
- 소매업: 소매업체는 이미지 인식 기능을 사용하여 카메라로 진열대를 모니터링하여 제품의 재고가 부족한 시점을 감지함으로써 재고 관리에 활용합니다. 고객이 사진을 업로드하여 유사한 제품을 찾을 수 있는 이커머스 사이트의 시각적 검색 기능도 인기 있는 애플리케이션 중 하나입니다. 이에 대한 자세한 내용은 소매업의 AI 페이지에서 확인할 수 있습니다.
도구 및 교육
이미지 인식 애플리케이션을 개발하려면 전문 라이브러리와 프레임워크를 사용해야 하는 경우가 많습니다. 주요 기술은 다음과 같습니다:
