객체검출의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
객체 감지의 의미와 개념을 이해합니다.
객체 감지란 이미지나 영상에서 사람, 사물, 동물, 차량 등 특정 객체의 위치와 종류를 정확하게 찾아 식별하는 컴퓨터 비전 기술을 말한다. 의미. 객체검출에는 이미지, 영상 등에서 추적할 객체의 분류를 통해 객체의 종류를 판단할 뿐만 아니라, 추적할 객체의 위치(위치 파악)를 정확하게 찾아내는 기술이 포함됩니다. 가 되었다. 이미지, 영상 등에서 사물로 판단되는 곳에 사각형 상자(Bounding Box)를 그리는 기술입니다. 영상의 경우에도 객체가 움직이면 직사각형 상자(경계 상자)도 객체를 따라 움직입니다. 객체 감지는 이미지와 비디오의 분류와 현지화라는 두 가지 유형의 객체를 식별할 수 있습니다. 매우 중요한 기술입니다. 객체 감지는 자율주행차, 전략적 목적, 스포츠 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
객체 감지 의미 및 개념 설명
객체 감지란 이미지나 동영상에서 특정 객체와 객체의 위치, 종류, 크기를 찾아내는 기술을 말합니다. 이미지나 동영상이 입력되면 객체 감지는 객체를 직사각형으로 표시하고 그 직사각형 안에 객체가 무엇인지 분류합니다. 객체 감지는 이미지나 동영상에서 노트북, 안경, 노트북, 커피 등을 감지합니다. 스마트폰 등 사물의 종류와 위치를 정확하게 찾아내는 컴퓨터 비전 기술이다. 객체 감지(ObjectDetection)는 객체의 분류와 위치화라는 두 가지 유형의 객체를 식별할 수 있는 기술입니다.[객체 검출의 2가지 기능]
객체 분류(Classification)는 입력된 이미지나 영상에서 객체의 종류(Class)를 구분하는 것입니다. 객체 위치(Localization)는 주어진 이미지나 영상 속 객체(Object)가 어디에 위치하는지에 대한 위치 정보를 출력하는 것입니다. 그럴 것이다. 객체의 위치는 주로 Bounding Box로 표현되며, 좌측상단, 우측하단 좌표값이 출력됩니다. 객체 감지는 객체 분류와 객체 위치 파악을 함께 사용하여 객체의 위치 정보와 위치를 찾아냅니다. 에서 객체의 클래스를 분류합니다. 또한, 단일 객체의 위치를 찾아 유형을 분류하는 것이 아니라 여러 객체의 위치를 찾아 여러 객체의 유형을 분류합니다. 이미지 또는 비디오에 있는 여러 개체의 위치는 직사각형 경계 상자로 출력되고 경계가 지정됩니다. 상자 안의 사물이 무엇인지 분류하여 표현합니다. 객체 감지는 이미지와 동영상에서 객체로 판단되는 직사각형 경계 상자를 그리는 방식으로 수행됩니다. 이미지나 영상을 입력하면 결과는 대상 객체를 식별하고 이를 직사각형으로 위치화하며 객체가 무엇인지 분류까지 합니다. 객체 감지에서는 이미지나 비디오에서 관심 있는 객체를 식별합니다. 인식을 위해 감지할 객체에 대한 후보 영역을 찾아내고, 학습된 인공지능 모델을 통해 후보 영역에 대한 객체의 종류와 위치를 예측한다. 객체 감지를 통해 영상 속 객체의 종류와 이미지를 구별하는 것이 가능합니다. 그뿐만 아니라, 특정 물체의 위치도 찾을 수 있습니다. 예를 들어, 개와 고양이를 구별하는 문제의 경우, 객체 검출 기술을 이용하면 영상 속 객체가 개인지 고양이인지 정확하게 구별하는 동시에 객체의 구체적인 위치도 제공할 수 있다. 사진에는 개, 고양이, 오리가 포함되어 있습니다. 존재하는 경우 객체 감지 기술을 사용하여 각 객체에 상자를 배치하고 각 객체를 식별하며 결과를 정확하게 도출하여 개, 고양이 또는 오리로 표시합니다. 객체 감지 기술은 자율주행차 분야에도 활용될 수 있다. 자율주행차에 객체 감지 기술을 적용하면, 객체 감지 기술을 통해 사람이 어디에 있는지 파악하고 속도를 늦추거나 핸들을 조정하는 등의 행동을 할 수 있다. 진실한 자율주행차 시대가 되려면 객체검출 기술이 함께 개발되고 활용되어야 합니다. 객체 감지 기술은 자율주행차 분야, 전략적 목적, 스포츠 분야 등 다양한 분야에서 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다. 객체 감지 기술은 객체의 종류와 위치를 식별하여 객체를 직사각형 상자로 표시합니다. 개체가 이동하면 직사각형 상자도 움직이는 개체와 함께 이동합니다. 하나의 개체만 인식할 수 있거나 여러 개체를 인식할 수 있습니다. 일반적으로 객체 감지 기술은 객체가 여러 개인 경우에 사용됩니다. 자율주행차 분야에 객체검출 기술이 적용되면 자동차는 눈을 갖고 화면에 어떤 객체가 보이는지 식별하고 판단해 주행 상황을 판단한다. 적절하게 대응할 수 있을 것입니다. 인공지능을 통해 전략적 목적으로 추적이 가능한 중요시설의 위치를 파악할 수 있다. 사진이나 영상을 통해 중요한 시설물을 확인할 수 있습니다. 스포츠 분야에서는 실시간으로 경기를 판단하고 선수들의 상태와 능력을 확인할 수 있습니다. 게임이 진행됨에 따라 데이터가 축적되어 전술적 패턴 분석이 가능해집니다. 객체 감지에는 이미지와 비디오에 있는 객체의 유형과 위치에 대한 정보가 필요합니다. 객체검출 기술은 얼굴, 도로 위의 보행자, 차량 등을 인식하는 딥러닝 기반의 객체검출 기술로 널리 사용되고 있다. 객체검출은 영상, 정지영상, 영상 등의 영상처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 가장 널리 사용되고 있다. 그리고 비디오. 널리 사용되는 기술이 되었습니다. 객체 검출 알고리즘을 기반으로 한 결과의 경우 주요 객체를 검출하고 대상 객체 주변에 경계 상자를 표시하여 이를 구별합니다. 경계 상자를 “앵커 상자”라고 합니다. 라고도 합니다. 앵커 박스는 K-Means 알고리즘을 사용하여 데이터에서 생성됩니다. IoU(Intersection Over Union)는 모델이 예측한 값과 실제 값이 얼마나 겹치는지 측정하는 지표입니다. 실제 경계 상자와 예측 경계 상자의 교차 및 합집합을 나타냅니다. 값이 클수록 예측이 더 좋습니다. 신뢰도 점수는 객체 감지 알고리즘에서 객체가 경계 상자 안에 있을 확률을 의미합니다. 신뢰도 점수에 따라 객체가 경계 상자 안에 있을 확률은 달라집니다. NMS(Non-Maximum Suppression)는 동일한 객체를 가리키는 여러 경계 상자의 중복을 제거합니다. 객체 감지 성능을 평가하기 위해 평균 정밀도(AP) 평균 평균 정밀도(mAP) 등의 성능 평가 지표를 사용합니다. 객체검출은 차량검출 및 추적, 감시, 얼굴인식, 영상분류 등에 활용됩니다. (영상분류, 영상인식, 음성인식 등 다양한 분야에서 활용) 기계 학습도구로 사용됩니다. 객체 감지는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용합니다. 객체 감지 기술은 영상 속 직사각형 형태의 객체를 실시간으로 인식하는 데 사용되는 것으로 이해될 수 있습니다. 예를 들어 중국영화나 액션영화에서는 백화점이나 공항에서 수많은 사람의 얼굴을 인식하고, 그 수많은 사람 중에서 찾고 싶은 사람을 인식하고 찾는다. 뉴스 등에서는 교통사고 영상에서 영상인식이나 충돌차량의 부작용 등을 활용하고 있다. 사람들이 화면상의 색상으로 직사각형을 인식할 때 사용하는 기술이라고 생각하시면 됩니다. Pascal VOC Data와 COCO DataSet은 학습 객체 감지 모델을 위한 데이터세트로 흔히 사용됩니다.