이 글은 많이 사용되지만 컴퓨터 비전분야에 객체 참지(Object Detction)이 무엇인지 정확하게 정리해보고 어떻게 사용되는지 알아보기 위해 정리하고 작성하여 보았다. 객체 탐지 (Object Detection)?Computer Vision에서 다루는 Task들의 카테고리를 확인해보면 크게 다음과 같이 3가지로 구분될 수 있다.1) 객체 검출(Object Detection), 2) 객체 인식(Object Recognition), 3) 객체 추적(Object Tracking)그 중에서 객체 검출, 분류, 위치 지정까지 포함하는 태스크를 객체 검출(Object Detection)이라고 부르는데기본적으로 Classificion과 box localization을 합친 테스크이다. + 여러 객체에 대해서 ..

규칙 기반 방법론과 딥러닝 방법론 비교규칙 기반 방법론개념: 규칙 기반 방법론은 사람이 직접 데이터를 분석하고 규칙을 도출하여 프로그래밍하는 방식입니다.한계:사람이 설정한 규칙에 의존하기 때문에 복잡한 패턴이나 예외를 처리하는 데 한계가 있습니다.특정 필터나 방법이 모든 상황에 최적이지 않을 수 있어, 각 데이터에 맞는 최적의 규칙을 설계해야 하는 부담이 있습니다. 데이터를 기반으로 최적의 필터를 설계할 수 있는 방법이 부족할 수 있습니다.딥러닝 방법론개념: 딥러닝은 데이터를 기반으로 학습을 통해 최적의 모델이나 해결책을 찾는 방식입니다. 네트워크 구조와 학습 알고리즘을 사용하여, 사람이 직접 규칙을 정의하지 않고 데이터를 통해 최적의 해결책을 찾습니다.장점:다양한 데이터를 학습하면서, 복잡한 패턴이나 ..

영역 특징이란?이미지나 비디오의 특정 부분(영역)에서 추출되는 고유한 특성이나 정보영역 특징 VS 지역 특징사람은 지역 특징보다 영역 특징에 의존하여 물체를 인식한다. (  지역특징은 수치값으로 이루어져 있음 )반면 컴퓨터 비전은 영역보다 지역특징으로 문제해결하는 사례가 많음 영역의 레이블링과 기하 변환 예시영역 특징높은 분별력특징의 불변성과 등변성변환을 해도 값이 변하지 않으면 불변성invariant이 있는 특징예) 성별이라는 특징은 나이에 불변. 근력은 나이에 불변이 아님예) 면적은 회전에 불변이지만 축소에는 불변이 아님. 주축은 회전에 불변이 아니지만 축소에는 불변변환에 따라 값이 따라 변하면 등변성equivariant이 있는 특징예) 면적은 축소에 등변이지만 회전에는 등변이 아님명암 변화에 둔감한..

영상분할컴퓨터 비전의 동작고품질의 영상 분할 작업이 필요( 영상 검색, 물체 추적, 얼굴 인식 등)현재는 분할 후 인식하는 순차 처리 단순한 영상의 세그먼테이션 예시스캔한 책 영상 또는 컨베이어 벨트 위를 흐르는 물체의 영상임계값을 이용한 영역 분할픽셀이 많은 영역을 이용적응형 임계화를 이용한 세그먼테이션MEAN_C : 주변 평균에 C를 빼줌GAUSSIAN_C : 가우시안 가중치에 C를 빼준 값을 사용워터셰드워터셰드 알고리즘 미니멈이 유역의 시작점워터셰드는 영상을 과돟게 분할한다는 단점이 있음이미지가 분할이 되어 시드 값을 설정하여 주면 0은 시드값인 128 또는 255로 감슈퍼 화소 분할인접한 픽셀들 중 특징은 밝기나 색상 같은 특징이 비슷한 것 들 끼리 그룹 ( 슈퍼 화소 ) 지금까지 분할 알고리즘은..

에지 검촐과 영역 분할의 차이에지는 특성이 다른 곳을 검출하지만 영역은 유사한 화소를 묶는 방법을 사용한다사람은 의미 분할에 능숙, 사람은 머리속에 기억된 물체 모델을 이용하여 의미 분할딥러닝을 이용해야 의미 분할이 가능함 ( semantic segmentaion )에지 검출물체 내부나 배경은 변화가 작거나 없는 반면 물체 경계는 변화가 큼이 원리에 따라 에지 검출 알고리즘은 명암, 컬러, 또는 변화량을 측정하고, 변화량이 큰 곳을 에지로 검출한다.영상은 이산 공간, △x는 극한으로 가도 0이 아닌 1이를 대입해보면변화량을 절대값과 임계값을 설정계단 에지와 램프 에지계단 에지는 찾기 쉽지만 램프 에지는 찾기 힘들다자연 영상에서는 주로 램프 에지가 나타남1차 미분으로 램프 에지를 찾기 어렵다1차 미분을 2..

모폴로지생물학에서 생물의 모양 변화를 표한하는 기법영상을 표현하는데 유용한 영상 구성 섭눙을 추출하기 위하여 사용하는 영상처리 기법이진 모폴로지명암 모폴로지포함 관계 ( 구성성분이 이다, 구성성분이 아니다, 진부분 집합이다, 부분 집합이다( 포함하고있다. ) )이동 관계 ( A 도형을 b 만큼 이동시켜서 변환된 새로운 좌표를 모아둔것 )대칭 ( B라는 물체를 구성하는 b를 y축에 대칭이동 )여집합차집합구조 요소 ( 커널 = 마스크 )구조 요소는 S, 여기서 s는 구조 요소의 중심을 + x 좌표에 위치 시켰을 때 새로 이동된 위치들의 구조 요소의 위치1의 값에서만 관심을 가짐팽창물체를 구성하고 있는 모든 요소들의 모든 좌표들의 모임침식구조요소를 물체의 부분집합으로 만들어 줄 수 있는 픽셀의 집합열기 : 침..

컴퓨터 비전 인식 성능 측정 방법 혼돈 행렬 ( 오류 경향을 세밀하게 분석하는데 사용 )정확률 = precision / 재현률 = recall 혼동 행렬의 4가지 지표정확도 (Accuracy)재현도(Recall)정밀도(Precision)F 스코어 Accuracy예측 모형의 전체적인 정확도를 평가한다.관심 범주가 암환자라고 한다면 암환자를 암환자를 예측하고 정상인을 정상인으로 예측한 비율을 의미한다.Recall예측 모델이 실제 데이터에서 존재하는 암환자중 몇 개를 암 환자로 예측하였는지에 대한 수치관심 범주 예측이 중요한 모델에서는 재현도값이 더 의미 있는 값Precision예측의 질에 대한 수치예측 모델은 총 3명이 암환자라고 예측하였고 2명을 맞췄으니 67% 정밀도를 갖는다F 스코어좋은 예측 모델은 재..

컴퓨터 비전 컴퓨터 비전이란?이미지에 대한 설명으로 이미지를 만드는 것이 컴퓨터 그래픽컴퓨터 비전은 이미지에서 이미지에 대한 설명을 만드는 것이 컴퓨터 비전이미지에서 명확하고 의미있는 설명과 특징, 관계, 문맥을 찾아내는 것2차원 이미지를 가지고 3차원 세계를 설명해야함, 해석이 다양해진다 ( inverse problem ) 컴퓨터 비전의 성장 배경데이터가 엄청 많아짐관련 분야들의 성장이 빠름많은 생물학적 시스템들이 시각에 의존적이라 시각 데이터가 중요알고리즘들이 늘어나고, 카메라 기술이 발전됨 컴퓨터 비전의 목표사람의 시각에 맞먹는 인공 시각을 만든다 ( 제약이 있는 상황 )한정된 범위에서 특정한 임무를 달성하는 인공 시각을 만든다 ( 제약이 없는 상황 ) 컴퓨터 비전과 영상처리영상처리원래의 영상을 새..