2 - 2. 이미지 학습 기법 활용하기(3)

2-2-3. AI는 현실 세계의 사물을 이해할 수 있을까? - Object Detection

●YOLO - You Only Look Once

객체 탐지(object detection) 분야의 혁신적인 해결수단으로 각광받고 있음.

 

●Object Detection

목표

영상 속의 물체를 인식하는 인공지능을 만드는 것.

자율주행이나 농업 등 시각적 정보에 대한 판단이 필요한 영역에 적용하기 좋음.

 

●어떤 인공지능을 만들 건가요?

YOLO는 입력받은 이미지를 바둑판처럼(grid) 가로세로로 잘게 쪼개고, 각각의 조각이 '어떤 클래스에 속하는지' 분류하는 기계.

CNN을 활용한 딥러닝 모델이 적용. 텐서플로 라이트 이용.

 

●인공지능 학습 결과

데이터가 ImageNet이라는 데이터셋을 대상을 학습된 것이다 보니 정확히 인식 못할 수 있음.

 

 

※

- Object Detection은 어디에 활용?

얼굴을 잘 인식하는 Object Detection 모델을 만들면 카메라가 실시간으로 길거리를 촬영하여 특정 인물의 얼굴만 찾아 낼 수 있음.

자율주행에도 사용. Detector가 보핼자를 발견하면 즉시 속도를 낮추는 형태로 작동.

 

- 프로젝트 응용

GPU를 활용한 거대한 모델을 활용할 경우 성능이 증가.