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CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로 DNN(Deep Neural Network)의 한 종류 입니다. 그렇다면 딥러닝(Deep Neural Network, DNN)이란 무엇이냐??? 제 딥러닝포스트를 보고 오면 이해가 잘 되실겁니다. 딥러닝은 간단히 말하면 Layer가 엄청 Deep(많은)하게 구성된 네트워크 입니다. 아래는 AlexNet입니다. 3이라는 숫자가 들어가면 엄청 많은 네트워크들을 통해 최종적으로 오른쪽에서 0~9 사이의 결과 값을 출력 합니다. CNN의 역사 딥러닝은 사실 오래된 역사가 있었고, CNN도 사실 좀 오래 된 알고리즘 입니다. 하지만 왜 이제야 붐이 일어 났나요? 답은 컴퓨팅 파워가 좋지 않아 그동안 멀리 배척되어 온 기술 이었고, 데이터를 모으..

strat() { Object Tracking을 공부하기 앞서 Object Detection에 관해서 그리고 Classification에 관해서 제 다른 포스트에서 공부를 하고 오시면 이해가 더 쉬울겁니다. 1. Classification 2. Object Detection Object Tracking이란? 우린 이미 Classification에서 물체를 구별 하는 방법에 대해 배웠으며, 사진 한장에 여러개의 Object들이 들어가 있는 문제를 해결 하게 위해 Multi-lable Classification에는 Object Detection이 사용 된다는 것을 알 수 있었습니다. 아래는 Object Tracking의 순서도 입니다. 일단 영상이 들어오면 한 부분에 물체가 있다는걸 인식 (Object Re..

start() { Classification 이란? Classification은 영상처리에서 이미지를 보고 그게 뭔지 맞추는 문제 입니다. Classification은 두가지로 나뉠 수 있습니다. 1) Single Classification 단일 분류 문제는 아래와 같이 사진 한장에 있는 물체를 보고 뭔지 판단 하는 문제 입니다. 하지만 아래와 같이 사진 한장에 여러가지 물체를 갖고 있으면 어떻게 될까요? 이를 해결하기 위해 Multi-label Classification 이라는걸 만들었습니다. 2) Multi-label Classification 이는 한가지의 사진에 여러 물체를 검출 하고 분류 하기 위한 문제 입니다. 즉, 바로 위 고양이, 개가 같이 있다면 이의 위치에 도달해 물체 분류를 해 아래와..

start() { Object Detection, OD 란? Object Detection(앞으로 'OD' 라고 하겠습니다.)은 물체 검출 입니다. 즉, 카메라나 다른 센서를 이용하여 자동차, 사람, 동물, 물건 등을 검출 하죠. 추가로 이게 뭔지를 나타내 주기 위해서 우리는 Classification(분류) 이란 단어를 사용 합니다. Object Detection의 역사는 아래와 같습니다. 컴퓨팅파워가 좋아 지기 전에는 이 문제는 모두 영상처리로 풀고 있다가 2012년 AlexNet이 나타나고 부터는 딥러닝을 활용하여 문제를 접근 하고 있고 현재 정말 'Hot'한 분야 입니다. OD의 역사에 좀더 자세히 알고 싶아면 아래 논문을 추천 합니다. https://arxiv.org/pdf/1905.05055...

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