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고지식 마흔한 번째 영상에서는 인공지능 시리즈의 두 번째!
딥러닝의 역사를 포함하여, 딥러닝 연구 분야가 여러 번에 걸쳐 겪었던 부흥기와 쇠퇴기에 관해서 이야기 합니다.
영상에서는,
1. 퍼셉트론(Perceptron)
2. XOR 문제
3. 다층 퍼셉트론(Multi-Layered Perceptron)
4. 역 전파법(Backpropagation)
에 대해서 살펴보고 어떤 방식으로 기여를 하였는지 예제와 함께 전문용어 없이 설명합니다.
그리고 처음 딥러닝이 학습 방법이 등장 하였을 때, 이런 학습 방법이 생겨나게 되었던 배경과 그 딥러닝이 대회에서 어떤 파급력을 끼쳤는지에 관해 이야기 합니다.
(유튜브 시작하고 가장 편집이 오래 걸린 영상인 듯 해요..)
인공지능 시리즈는 총 3편으로 이루어져 있습니다.
1. 인공지능과 머신러닝
2. 딥러닝
3. 특이점
감사합니다.
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다른 고지식 영상 시리즈도 시청해 보세요.
https://shorturl.at/fktw9
알고리즘 투게더 with 거니 채널 확인하기:
https://tinyurl.com/r9wk27l
인스타그램 (근황+계획 업데이트)
https://tinyurl.com/undlmfq
페이스북 페이지
https://tinyurl.com/y8t5a5au
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#딥러닝 #신경망 #퍼셉트론 #CNN
동영상 딥 러닝 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
동영상 분류 같은것도 가능한가요? – 코딩애플 온라인 강좌
일단 강의 너무 잘들었는데요. 제가 동영상 을 분류하는 딥러닝 모델을 만들어야만 합니다. 예를들면 걷는 동영상을 넣을시 => 걷는 스쿼트를하는 …
Source: codingapple.com
Date Published: 8/9/2022
View: 9767
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈(dnn, Deep Neural Network)을 활용하여 얼굴, 눈, …
Source: www.inflearn.com
Date Published: 7/13/2021
View: 4402
딥러닝을 사용하여 비디오 분류하기 – MATLAB & Simulink
이 예제에서는 사전 훈련된 영상 분류 모델과 LSTM 신경망을 결합하여 비디오를 분류하는 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
Source: kr.mathworks.com
Date Published: 7/15/2021
View: 2161
영상 분석에서의 AI
딥 러닝 알고리즘은 더 정교하고(훈련된 경우) 훨씬 더 복잡한 객체를 감지할 수 있습니다. 그러. 나 개발 및 학습에 훨씬 더 많은 노력이 필요하고 완성된 애플리케이션이 …
Source: www.axis.com
Date Published: 4/7/2021
View: 5528
TV 드라마 비디오 스토리 분석 딥러닝 기술 – Korea Science
해서는, 비디오의 기본 구성요소인 영상, 음성, 언어 정보의. 학습을 기반으로 고차원의 추상적 개념을 파악하는 기술이. 필수적이다. 최근 딥러닝이 실용적인 수준 …
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 4/23/2022
View: 5636
동영상입력 행동분류 모델 튜토리얼 소개
딥러닝 기술이 이미지 분류에서는 정점은 찍었고, 여러 이미지 처리 분야로 확장되어 있는 가운데, 동영상에 대한 시도도 많이 늘어나고 있습니다.
Source: tykimos.github.io
Date Published: 1/27/2022
View: 6626
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!
OpenCV)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈을 활용하여 얼굴, 눈, 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 …
Source: www.udemy.com
Date Published: 9/4/2021
View: 8565
영상 인식을 위한 최신 Deep Learning 알고리즘 소개 – DBpia
Deep learning 알고리즘은 인공 신경망을 응용한 기술로써 최근 들어 컴퓨터 비전, 음식 인식 그리고 영상 인식과 같은 다양한 기계학습 분야에 적용되어 뛰어난 성능 …
Source: www.dbpia.co.kr
Date Published: 10/24/2022
View: 5680
[논문]딥 러닝 및 영상 처리 기법을 활용한 실시간 객체 분리 연구
딥 러닝 및 영상 처리 기법을 활용한 실시간 객체 분리 연구 원문보기. A study on real-time object segmentation using deep learning and image processing …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 12/22/2022
View: 5536
주제와 관련된 이미지 동영상 딥 러닝
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- Date Published: 2020. 1. 6.
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동영상 분류 같은것도 가능한가요?
일단 강의 너무 잘들었는데요. 제가 동영상 을 분류하는 딥러닝 모델을 만들어야만 합니다
예를들면 걷는 동영상을 넣을시 => 걷는 스쿼트를하는동영상 => 스쿼트
이런식으로 연습을하다가 더나아가서는
춤을추는 영상을 인풋으로 넣고 이게 무슨 노래춤 인지 알아내야합니다. ex) 동영상 -> 레드벨벳 – 빨간맛 춤입니다.
어떤식으로 공부해야할지 감이안잡혀서 질문 남겨봅니다 ㅠㅠ
찾아보니깐 opencv openpose 막이런것들이있던데 여기처럼 강의해주는곳이 없더라구요
딥러닝을 사용하여 비디오 분류하기
이 예제에서는 사전 훈련된 영상 분류 모델과 LSTM 신경망을 결합하여 비디오를 분류하는 신경망을 만드는 방법을 보여줍니다.
비디오를 분류하는 딥러닝 신경망을 만들려면 다음을 수행하십시오.
두 신경망의 계층을 결합하여 비디오를 직접 분류하는 신경망을 조합합니다.
시퀀스를 대상으로 LSTM 신경망을 훈련시켜서 비디오 레이블을 예측합니다.
GoogLeNet과 같은 사전 훈련된 컨벌루션 신경망을 사용하여 비디오를 특징 벡터로 구성된 시퀀스로 변환하여 각 프레임에서 특징을 추출합니다.
다음 도식은 신경망 아키텍처를 보여줍니다.
결과로 생성되는 벡터 시퀀스를 분류하려면 LSTM 계층을 삽입하고 그 뒤에 출력 계층이 오도록 하십시오.
시퀀스 구조체를 복원하고 출력값의 형태를 벡터 시퀀스로 변경하려면 시퀀스 펼치기 계층과 평탄화 계층을 사용하십시오.
특징 추출을 위해 컨벌루션 계층을 사용하려면, 즉 비디오의 각 프레임에 독립적으로 컨벌루션 연산을 적용하려면, 시퀀스 접기 계층 뒤에 컨벌루션 계층을 사용하십시오.
사전 훈련된 컨벌루션 신경망 불러오기
비디오 프레임을 특징 벡터로 변환하려면 사전 훈련된 신경망의 활성화 값을 사용하십시오.
googlenet 함수를 사용하여 사전 훈련된 GoogLeNet 모델을 불러옵니다. 이 함수를 사용하려면 Deep Learning Toolbox™ Model for GoogLeNet Network 지원 패키지가 필요합니다. 이 지원 패키지가 설치되어 있지 않으면 함수에서 다운로드 링크를 제공합니다.
netCNN = googlenet;
데이터 불러오기
HMDB: a large human motion database에서 HMBD51 데이터 세트를 다운로드하고 “hmdb51_org” 라는 이름의 폴더에 RAR 파일의 압축을 풉니다. 이 데이터 세트에는 “drink” , “run” , “shake_hands” 등 51개의 클래스로 구성된 7,000개의 클립으로 이루어진 약 2GB 분량의 비디오 데이터가 있습니다.
RAR 파일의 압축을 푼 후에는 지원 함수 hmdb51Files 를 사용하여 비디오의 파일 이름과 레이블을 가져옵니다.
dataFolder = “hmdb51_org” ; [files,labels] = hmdb51Files(dataFolder);
이 예제의 끝부분에 정의된 readVideo 헬퍼 함수를 사용하여 첫 번째 비디오를 읽어 들인 후 비디오의 크기를 확인합니다. 비디오는 H×W×C×S 배열입니다. 여기서 H, W, C, S는 비디오의 높이, 너비, 채널 개수, 프레임 개수입니다.
idx = 1; filename = files(idx); video = readVideo(filename); size(video)
ans = 1×4 240 320 3 409
대응되는 레이블을 확인합니다.
labels(idx)
ans = categorical brush_hair
비디오를 보려면 implay 함수를 사용하십시오(Image Processing Toolbox™ 필요). 이 함수는 [0,1] 범위 내에 있는 데이터가 필요하므로 먼저 데이터를 255로 나누어야 합니다. 또는 루프를 사용해 개별 프레임을 순회하고 imshow 함수를 사용할 수도 있습니다.
numFrames = size(video,4); figure for i = 1:numFrames frame = video(:,:,:,i); imshow(frame/255); drawnow end
프레임을 특징 벡터로 변환하기
비디오 프레임을 신경망에 입력할 때의 활성화 값을 가져와서 컨벌루션 신경망을 특징 추출기로 사용하십시오. 비디오를 특징 벡터로 구성된 시퀀스로 변환합니다. 여기서 특징 벡터는 GoogLeNet 신경망의 마지막 풀링 계층( “pool5-7x7_s1” )에 대해 activations 함수를 적용한 결과의 출력값입니다.
다음 도식에서는 신경망 내의 데이터 흐름을 보여줍니다.
비디오 데이터를 읽어 들여서 GoogLeNet 신경망의 입력 크기와 일치하도록 크기 조정하려면 이 예제의 끝부분에 정의된 readVideo 및 centerCrop 헬퍼 함수를 사용하십시오. 이 단계는 실행하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 비디오를 시퀀스로 변환한 후에는 시퀀스를 tempdir 폴더에 있는 MAT 파일에 저장합니다. MAT 파일이 이미 존재하는 경우, 시퀀스를 다시 변환하지 않고 MAT 파일에서 불러옵니다.
inputSize = netCNN.Layers(1).InputSize(1:2); layerName = “pool5-7x7_s1” ; tempFile = fullfile(tempdir, “hmdb51_org.mat” ); if exist(tempFile, ‘file’ ) load(tempFile, “sequences” ) else numFiles = numel(files); sequences = cell(numFiles,1); for i = 1:numFiles fprintf( “Reading file %d of %d…
” , i, numFiles) video = readVideo(files(i)); video = centerCrop(video,inputSize); sequences{i,1} = activations(netCNN,video,layerName, ‘OutputAs’ , ‘columns’ ); end save(tempFile, “sequences” , “-v7.3” ); end
처음 몇 개 시퀀스의 크기를 확인합니다. 각 시퀀스는 D×S 배열입니다. 여기서 D는 특징의 개수(풀링 계층의 출력 크기)이고 S는 비디오 프레임의 개수입니다.
sequences(1:10)
ans = 10×1 cell array {1024×409 single} {1024×395 single} {1024×323 single} {1024×246 single} {1024×159 single} {1024×137 single} {1024×359 single} {1024×191 single} {1024×439 single} {1024×528 single}
훈련 데이터 준비하기
데이터를 훈련 파티션과 검증 파티션으로 분할하고 긴 시퀀스는 모두 제거하여 훈련에 사용할 수 있도록 데이터를 준비합니다.
훈련 파티션과 검증 파티션 만들기
데이터를 분할합니다. 데이터의 90%를 훈련 파티션에 할당하고 10%를 검증 파티션에 할당합니다.
numObservations = numel(sequences); idx = randperm(numObservations); N = floor(0.9 * numObservations); idxTrain = idx(1:N); sequencesTrain = sequences(idxTrain); labelsTrain = labels(idxTrain); idxValidation = idx(N+1:end); sequencesValidation = sequences(idxValidation); labelsValidation = labels(idxValidation);
긴 시퀀스 제거하기
신경망에 있는 일반적인 시퀀스보다 훨씬 긴 시퀀스는 훈련 과정에서 다량의 채우기가 적용되는 원인이 될 수 있습니다. 너무 많은 채우기는 분류 정확도를 저하시킬 수 있습니다.
훈련 데이터의 시퀀스 길이를 가져와서 훈련 데이터 히스토그램으로 시각화합니다.
numObservationsTrain = numel(sequencesTrain); sequenceLengths = zeros(1,numObservationsTrain); for i = 1:numObservationsTrain sequence = sequencesTrain{i}; sequenceLengths(i) = size(sequence,2); end figure histogram(sequenceLengths) title( “Sequence Lengths” ) xlabel( “Sequence Length” ) ylabel( “Frequency” )
400개 이상의 시간 스텝이 있는 시퀀스는 몇 개밖에 없습니다. 분류 정확도를 높이려면 400개 이상의 시간 스텝이 있는 훈련 시퀀스와 그에 대응되는 레이블을 제거하십시오.
maxLength = 400; idx = sequenceLengths > maxLength; sequencesTrain(idx) = []; labelsTrain(idx) = [];
LSTM 신경망 만들기
다음으로, 비디오를 나타내는 특징 벡터로 구성된 시퀀스를 분류할 수 있는 LSTM 신경망을 만듭니다.
LSTM 신경망 아키텍처를 정의합니다. 다음 신경망 계층을 지정합니다.
입력 크기가 특징 벡터의 특징 차원과 같은 시퀀스 입력 계층
2000개의 은닉 유닛이 있고 뒤에 드롭아웃 계층이 오는 BiLSTM 계층. 각 시퀀스에 대해 1개의 레이블만 출력하려면 BiLSTM 계층의 ‘OutputMode’ 옵션을 ‘last’ 로 설정하십시오.
출력 크기가 클래스 개수와 같은 완전 연결 계층, 소프트맥스 계층 및 분류 계층.
numFeatures = size(sequencesTrain{1},1); numClasses = numel(categories(labelsTrain)); layers = [ sequenceInputLayer(numFeatures, ‘Name’ , ‘sequence’ ) bilstmLayer(2000, ‘OutputMode’ , ‘last’ , ‘Name’ , ‘bilstm’ ) dropoutLayer(0.5, ‘Name’ , ‘drop’ ) fullyConnectedLayer(numClasses, ‘Name’ , ‘fc’ ) softmaxLayer( ‘Name’ , ‘softmax’ ) classificationLayer( ‘Name’ , ‘classification’ )];
훈련 옵션 지정하기
trainingOptions 함수를 사용하여 훈련 옵션을 지정합니다.
미니 배치 크기를 16으로, 초기 학습률을 0.0001로, (기울기가 한없이 증가하지 않도록) 기울기 임계값을 2로 설정합니다.
매 Epoch마다 데이터를 섞습니다.
Epoch당 한 번씩 신경망을 검증합니다.
훈련 진행 상황을 플롯에 표시하고 세부 정보가 출력되지 않도록 합니다.
miniBatchSize = 16; numObservations = numel(sequencesTrain); numIterationsPerEpoch = floor(numObservations / miniBatchSize); options = trainingOptions( ‘adam’ , … ‘MiniBatchSize’ ,miniBatchSize, … ‘InitialLearnRate’ ,1e-4, … ‘GradientThreshold’ ,2, … ‘Shuffle’ , ‘every-epoch’ , … ‘ValidationData’ ,{sequencesValidation,labelsValidation}, … ‘ValidationFrequency’ ,numIterationsPerEpoch, … ‘Plots’ , ‘training-progress’ , … ‘Verbose’ ,false);
LSTM 신경망 훈련시키기
trainNetwork 함수를 사용하여 신경망을 훈련시킵니다. 실행하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
[netLSTM,info] = trainNetwork(sequencesTrain,labelsTrain,layers,options);검증 세트에 대한 신경망의 분류 정확도를 계산합니다. 훈련 옵션과 동일한 미니 배치 크기를 사용합니다.
YPred = classify(netLSTM,sequencesValidation, ‘MiniBatchSize’ ,miniBatchSize); YValidation = labelsValidation; accuracy = mean(YPred == YValidation)
accuracy = 0.6647
비디오 분류 신경망 조합하기
비디오를 직접 분류하는 신경망을 만들려면, 생성한 신경망 양쪽의 계층을 사용하여 신경망을 조합합니다. 컨벌루션 신경망의 계층을 사용하여 비디오를 벡터 시퀀스로 변환하고, LSTM 신경망의 계층을 사용하여 벡터 시퀀스를 분류합니다.
다음 도식은 신경망 아키텍처를 보여줍니다.
신경망에 영상 시퀀스를 입력하려면 시퀀스 입력 계층을 사용하십시오.
특징 추출을 위해 컨벌루션 계층을 사용하려면, 즉 비디오의 각 프레임에 독립적으로 컨벌루션 연산을 적용하려면, 시퀀스 접기 계층 뒤에 컨벌루션 계층을 사용하십시오.
시퀀스 구조체를 복원하고 출력값의 형태를 벡터 시퀀스로 변경하려면 시퀀스 펼치기 계층과 평탄화 계층을 사용하십시오.
결과로 생성되는 벡터 시퀀스를 분류하려면 LSTM 계층을 삽입하고 그 뒤에 출력 계층이 오도록 하십시오.
컨벌루션 계층 추가하기
먼저 GoogLeNet 신경망의 계층 그래프를 만듭니다.
cnnLayers = layerGraph(netCNN);
입력 계층( “data” )과 활성화를 위해 사용되는 풀링 계층 뒤의 계층들( “pool5-drop_7x7_s1” , “loss3-classifier” , “prob” , “output” )을 제거합니다.
layerNames = [ “data” “pool5-drop_7x7_s1” “loss3-classifier” “prob” “output” ]; cnnLayers = removeLayers(cnnLayers,layerNames);
시퀀스 입력 계층 추가하기
GoogLeNet 신경망과 같은 입력 크기의 영상을 포함하는 영상 시퀀스를 받는 시퀀스 입력 계층을 만듭니다. GoogLeNet 신경망과 동일한 평균값 영상을 사용하여 영상을 정규화하려면 시퀀스 입력 계층의 ‘Normalization’ 옵션을 ‘zerocenter’ 로 설정하고 ‘Mean’ 옵션을 GoogLeNet의 입력 계층의 평균값 영상으로 설정합니다.
inputSize = netCNN.Layers(1).InputSize(1:2); averageImage = netCNN.Layers(1).Mean; inputLayer = sequenceInputLayer([inputSize 3], … ‘Normalization’ , ‘zerocenter’ , … ‘Mean’ ,averageImage, … ‘Name’ , ‘input’ );
계층 그래프에 시퀀스 입력 계층을 추가합니다. 시퀀스로 구성된 영상에 컨벌루션 계층을 독립적으로 적용하려면 시퀀스 입력 계층과 컨벌루션 계층 사이에 시퀀스 접기 계층을 삽입하여 영상 시퀀스의 시퀀스 구조체를 제거하십시오. 시퀀스 접기 계층의 출력값을 첫 번째 컨벌루션 계층( “conv1-7x7_s2” )의 입력값에 연결합니다.
layers = [ inputLayer sequenceFoldingLayer( ‘Name’ , ‘fold’ )]; lgraph = addLayers(cnnLayers,layers); lgraph = connectLayers(lgraph, “fold/out” , “conv1-7x7_s2” );
LSTM 계층 추가하기
LSTM 신경망의 시퀀스 입력 계층을 제거하여 계층 그래프에 LSTM 계층을 추가합니다. 시퀀스 접기 계층에 의해 제거된 시퀀스 구조체를 복원하려면 컨벌루션 계층 뒤에 시퀀스 펼치기 계층을 삽입하십시오. LSTM 계층에는 벡터로 구성된 시퀀스가 필요합니다. 시퀀스 펼치기 계층의 출력값 형태를 벡터 시퀀스로 변경하려면 시퀀스 펼치기 계층 뒤에 평탄화 계층을 삽입하십시오.
LSTM 신경망에서 계층을 취하고 시퀀스 입력 계층을 제거합니다.
lstmLayers = netLSTM.Layers; lstmLayers(1) = [];
계층 그래프에 시퀀스 펼치기 계층, 평탄화 계층 및 LSTM 계층을 추가합니다. 마지막 컨벌루션 계층( “pool5-7x7_s1” )을 시퀀스 펼치기 계층의 입력값( “unfold/in”) 에 연결합니다.
layers = [ sequenceUnfoldingLayer( ‘Name’ , ‘unfold’ ) flattenLayer( ‘Name’ , ‘flatten’ ) lstmLayers]; lgraph = addLayers(lgraph,layers); lgraph = connectLayers(lgraph, “pool5-7x7_s1” , “unfold/in” );
펼치기 계층이 시퀀스 구조체를 복원할 수 있도록 하려면 시퀀스 접기 계층의 “miniBatchSize” 출력값을 시퀀스 펼치기 계층의 대응되는 입력값에 연결합니다.
lgraph = connectLayers(lgraph, “fold/miniBatchSize” , “unfold/miniBatchSize” );
신경망 조합하기
analyzeNetwork 함수를 사용하여 신경망이 유효한지 확인합니다.
analyzeNetwork(lgraph)
assembleNetwork 함수를 사용하여 신경망이 예측을 수행할 준비가 되도록 조합합니다.
net = assembleNetwork(lgraph)
net = DAGNetwork with properties: Layers: [148×1 nnet.cnn.layer.Layer] Connections: [175×2 table]
새 데이터를 사용하여 분류하기
앞에서와 같은 단계를 사용하여 비디오 “pushup.mp4” 를 읽어 들이고 가운데에 맞게 자릅니다.
filename = “pushup.mp4” ; video = readVideo(filename);
비디오를 보려면 implay 함수를 사용하십시오(Image Processing Toolbox 필요). 이 함수는 [0,1] 범위 내에 있는 데이터가 필요하므로 먼저 데이터를 255로 나누어야 합니다. 또는 루프를 사용해 개별 프레임을 순회하고 imshow 함수를 사용할 수도 있습니다.
numFrames = size(video,4); figure for i = 1:numFrames frame = video(:,:,:,i); imshow(frame/255); drawnow end
조합된 신경망을 사용하여 비디오를 분류합니다. classify 함수에는 입력 비디오를 포함하는 셀형 배열이 필요하므로 비디오를 포함하는 1×1 셀형 배열을 입력해야 합니다.
video = centerCrop(video,inputSize); YPred = classify(net,{video})
YPred = categorical pushup
헬퍼 함수
readVideo 함수는 filename 에 있는 비디오를 읽어 들여서 H × W × C- × S 배열을 반환합니다. 여기서 H , W , C , S 는 비디오의 높이, 너비, 채널 개수, 프레임 개수입니다.
function video = readVideo(filename) vr = VideoReader(filename); H = vr.Height; W = vr.Width; C = 3; % Preallocate video array numFrames = floor(vr.Duration * vr.FrameRate); video = zeros(H,W,C,numFrames); % Read frames i = 0; while hasFrame(vr) i = i + 1; video(:,:,:,i) = readFrame(vr); end % Remove unallocated frames if size(video,4) > i video(:,:,:,i+1:end) = []; end end
centerCrop 함수는 비디오의 가장 긴 모서리를 자르고 크기가 inputSize 가 되도록 조정합니다.
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!
머신러닝, 딥러닝을 배워서
실전에서 어떻게 활용할까요?
딥러닝이 영상에서 손흥민 선수를 찾아 준다면
재미있지 않을까요?
Computer Vision분야에서 OpenCV와 딥러닝을
활용하는 방법과 예제를 같이 배웁니다.
– 강의소개
인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 배우고 강의하면서 이론적인 기초를 다지는 것이 중요한 만큼 실전에서 활용할 능력을 키우는 것도 중요하다고 생각했습니다.
그래서 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 사용하는 대표적인 영역인 Computer Vision분야의 프로젝트를 준비하게 되었습니다.
대표적인 이미지, 영상처리 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 딥러닝 모듈인 dnn 그리고 다양한 기법과 모듈을 활용하여
이미지와 영상처리의 기본을 배우고
얼굴, 눈 그리고 다양한 물체를 식별하고
이미지와 영상 속에서 원하는 사람을 학습을 통해 찾아내는
재미있는 과제를 이론과 함께 한단계 씩 배워나갈 수 있도록 강의를 구성했습니다.
과정을 마치고나면 다양한 Computer Vision 딥러닝 프로젝트를 꿈꾸게 될 것입니다.
저 역시 과정을 만들면서 침입탐지, 졸음방지, 숫자나 글씨인식, 감정확인, 나이와 성별인식 등 여러 가지 아이디어를 만들고자하는 생각이 들었습니다.
– 프로젝트 소개
먼저 이미지와 영상을 다루는 기법에 대해서 배우고 출발해야겠지요?
딥러닝을 본격적으로 활용하기에 앞서 OpenCV의 핵심 기법을 차근차근 배워나갑니다.
이제 이미지와 영상에서 얼굴과 눈을 식별(Face, eye Detection)해 볼까요?
OpenCV와 Haar, 딥러닝이 우리를 도와줄 것입니다.
최신 ComputerVison 기술이 이미지와 영상 속에서 사람을 인식(Face Recognition)합니다.
영화와 뉴스에 나오는 얼굴인식 기술을 직접 배우고 활용해 보세요.
얼굴만 인식(Face Recognition)하는 것이 아니고 다양한 사물(Object Recognition)을 찾을 수 있습니다.
YOLO와 그 친구들이 이미지와 영상 속에서 원하는 물체를 찾아줍니다.
특별강의
‘[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 – 손흥민을 찾아라!’ 강의에는 ‘얼굴인식(Face recognition)을 강화하는 내용의 ‘Face Landmark와 Alignment’ 단원을 추가했습니다.
– 어떤 툴을 사용하나요?
이 강의에서 다루는 툴은 어떤 것들이 있을까요?
이 강의는 대표적인 ComputerVision 소프트웨어 라이브러리인 OpenCV와 파이썬을 기반으로 합니다.
이 외에도 몇가지 유용한 소프트웨어를 설치하는데 강의 속에서 하나씩 설명드립니다.
– 궁금해요!
Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?
A. 딥러닝, 머신러닝을 실전에서 활용하는 방법을 고민했습니다.
이 과정은 대표적인 분야인 Computer Vision관련된 이론 설명 뿐 아니라 실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.
Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.
여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.
영상 인식을 위한 최신 Deep Learning 알고리즘 소개
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[논문]딥 러닝 및 영상 처리 기법을 활용한 실시간 객체 분리 연구
초록
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최근 다양한 분야와의 접목 및 응용이 가능한 지능형 비디오 감시 및 추적 시스템에 대하여 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 여전히 객체의 수가 많고 혼잡한 환경에서는 감시 시스템이 추적에 실패하여 추적 대상이 되는 객체를 잃거나 다른 객체로 오인하는 문제가 발생한다. 추적 실패의 가장 중요한 원인은 객체 탐지 오류로, 이는 움직이는 서로 다른 두 객체가 근접하는 경우 객체 사이의 경계가 모호해져 하나의 객체로 인식되는 오류를 일컫는다. 따라서 본 연구에서는 본래 서로 다른 두 객체이나 하나로 인식된 객체를 ‘근접 객체’라 하고,…
최근 다양한 분야와의 접목 및 응용이 가능한 지능형 비디오 감시 및 추적 시스템에 대하여 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데, 여전히 객체의 수가 많고 혼잡한 환경에서는 감시 시스템이 추적에 실패하여 추적 대상이 되는 객체를 잃거나 다른 객체로 오인하는 문제가 발생한다. 추적 실패의 가장 중요한 원인은 객체 탐지 오류로, 이는 움직이는 서로 다른 두 객체가 근접하는 경우 객체 사이의 경계가 모호해져 하나의 객체로 인식되는 오류를 일컫는다. 따라서 본 연구에서는 본래 서로 다른 두 객체이나 하나로 인식된 객체를 ‘근접 객체’라 하고, 실시간으로 근접 객체를 분리하는 방법을 제안한다.
기존 객체 분리를 위해 널리 사용되는 영상 처리 기법인 K-평균 클러스터링이나 워터쉐드 기법은 영상 정보 내 많은 노이즈가 포함될수록 잘못 분리하기가 쉬워 비디오 감시 시스템에 적용하기에는 한계가 있다. 최근 활발히 연구되고 있는 딥 러닝 기법의 경우 객체 탐지 분야에서 높은 정확도로 개별 탐지가 가능하나, 객체 간 경계 분리를 위해서는 후처리 과정이 필요하며, 혼잡한 환경에서는 근접 객체에 대한 개별 탐지율이 낮은 문제가 있다.
따라서 본 연구에서는 딥 러닝 기법과 영상 처리 기법을 동시에 활용하여 실시간으로 개별 객체를 분리하는 방법을 제안한다. 특히 딥 러닝 기법으로는 실시간 객체 탐지가 가능한 YOLO(You Only Look Once)를 사용하고, 영상 처리 기법으로는 탐지 오류 여부를 확인한 후 Bounding Box 탐지 정보 혹은 객체의 외곽선과 영역 등의 공간 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 또한 실시간으로 영상 내 객체를 구분하기 위하여 움직임 탐지를 통해 구분이 필요한 근접 객체쌍을 감소시키고 이에 대하여 병렬 처리를 적용하는 방법을 제안한다.
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