딥 러닝을 이용한 객체 인식
최근들어 딥 러닝(deep learning) 기술이 활발하게 발전하면서 이미지, 음성 등 다양한 분야에서 큰 성능 향상을 이루고 있습니다. 특히 객체 인식(object detection) 분야에서는 딥 러닝 기술을 활용한 연구가 많이 이루어지고 있습니다. 객체 인식이란 이미지 또는 비디오에서 특정 객체를 탐지하고 분류하는 작업입니다. 이번 포스팅에서는 딥 러닝을 이용한 객체 인식 기술에 대해 알아보겠습니다.
객체 인식이란?
객체 인식은 컴퓨터 비전(computer vision) 분야에서 쓰이는 중요한 개념 중 하나입니다. 객체 인식은 이미지나 비디오 안에서 특정 객체를 인식하고, 그 정보를 기반으로 다양한 응용(예: 자율 주행, 보안 모니터링 등)을 구현할 수 있습니다. 객체 인식은 보통 다음과 같은 시나리오에서 사용됩니다.
- 이미지 안에서 특정 객체를 인식하여 그 객체에 대한 정보를 가져온다.
- 인식한 객체에 대해 분류(classification) 또는 다른 목적의 정보 추출(extraction)를 한다.
- 추출한 정보를 바탕으로 다양한 응용을 수행한다.
딥 러닝을 이용한 객체 인식
딥 러닝은 최근 객체 인식 분야에서 큰 역할을 합니다. 기존 방법들에서는 사람이 직접 정의한 특징(feature)들을 사용하였지만, 딥 러닝은 이미지의 raw data를 input으로 하여 스스로 특징들을 학습합니다. 이렇게 학습한 특징들을 이용하여 이미지 속 객체를 인식하게 됩니다.
YOLO(Object Detection with You Only Look Once)
YOLO는 2016년 Joseph Redmon, Ali Farhadi 등이 제안한 객체 인식 모델입니다. YOLO는 이미지를 전체적으로 한 번 보고 객체의 경계와 클래스 정보를 동시에 예측합니다. 이렇게 하면 다른 객체 인식 모델들에 비해 압도적으로 빠른 속도로 객체를 인식할 수 있습니다. 또한 YOLO는 다른 객체들을 배경과 함께 고려하여 객체 간의 유사성을 고려하므로 인식 오류가 낮아지는 효과를 가지고 있습니다.
SSD(Single Shot MultiBox Detector)
SSD도 YOLO와 마찬가지로 이미지 안에 있는 모든 객체들의 bounding box와 클래스 정보를 한 번에 예측합니다. 따라서 YOLO와 마찬가지로 인식 속도가 매우 빠릅니다. 하지만 YOLO와 다르게 multi-scale feature을 사용함으로써 객체의 크기를 더욱 잘 인식할 수 있습니다.
Faster R-CNN(Faster Region-based Convolutional Neural Network)
Faster R-CNN은 regional proposal network(RPN)을 이용하여 이미지에서 객체의 위치를 먼저 예측합니다. 그 다음 예측된 위치를 이용하여 각 객체의 bounding box와 클래스 정보를 예측합니다. 위 두 모델보다는 속도가 느리지만 그 외 대부분의 객체 인식 모델들보다는 성능이 우수합니다.
결론
객체 인식은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 분야 중 하나입니다. 최근 딥 러닝 기술의 발전으로 많은 연구들이 이루어지고 있으며, YOLO, SSD, Faster R-CNN 등 다양한 객체 인식 모델들이 제안되고 있습니다. 이러한 모델들을 이용하여 보다 정확하고 빠른 객체 인식을 구현할 수 있을 것입니다.