Computer Vision이란

개요 : 이미지에서 의미를 찾고 추출하는 ML 분야. 과거에 공부했었지만, 복습 차원으로 간단하게 정리해볼 예정이다.

 

1) 이미지를 처리하는 분야인 CV 의 유형은 크게 3가지로 나눌 수 있다.

 

1. 이미지 분류 -> Classification

2. 사물 탐지 -> Object Detection

3. 이미지 분할 

- 이미지 분할은 Object Detection을 더 정교하게 하는 기술으로 탐지에서 나아가 정교한 분할로 객체를 특정한다.

 

2) Image Data 처리

- 일반적으로 데이터를 학습하고 처리하기 위해선 숫자등으로 데이터를 나타낼 수 있어야한다. Image Data도 마찬가지지만, 이미지는 별도의 데이터 처리 필요없이 RGB 및 (0~255) 의 값을 가지는 Pixel 데이터이기 때문에 전처리 과정은 필요하지 않다.

다만, 단순한 흑백 이미지가 아닐 경우 RGB 채널 각각의 Pixel 값이 따로 구성된다.

 

3) CNN

- Convolution Neural Network 의 약자이다. 일반적으로 이미지 데이터를 학습할 때 주로 사용하는 모델 방식이다. CNN에 대해 간단하게 이해하자면, 사람들은 쉽게 인식하고 구별 가능한 패턴을 모델이 구별할 수 있게 학습하는 방식이다. 이미지에 Filter를 씌워 특징을 파악하는 방식이다. (자세한 설명은 블로그의 CNN 글을 참고)