cnn이 이미지를 찾아내는 과정

이미지 내에 존재하는 객체가 있을 가능성이 있는 위치를 찾기 위해서는 Object Proposal 알고리즘을 사용합니다.

Object Proposal 알고리즘은 이미지 내에 다수의 영역을 제안합니다. 이들 영역은 이미지 내에 객체가 존재할 가능성이 높은 위치로 제안됩니다.

Object Proposal 알고리즘은 크게 세 가지 유형으로 구분됩니다.

1. Selective Search : Selective Search 알고리즘은 이미지 내에 존재하는 개별적인 픽셀들을 기반으로, 서로 다른 크기와 색상의 영역을 생성합니다. 이들 영역은 각각 객체가 존재할 가능성이 높은 영역으로 제안됩니다.
2. Edge Boxes : Edge Boxes 알고리즘은 이미지 내에서 경계선이나 엣지(Edge)를 찾아내어, 객체가 위치할 가능성이 높은 영역으로 제안합니다. 이를 위해 엣지 정보를 사용하므로 속도가 빠르고, 특히 작은 객체를 검출하는 데 강합니다.
3. Region Proposal Networks (RPN) : RPN 알고리즘은 딥러닝 기반으로 객체 제안을 수행합니다. 이 알고리즘은 입력 이미지를 Convolutional Neural Network (CNN)에 통과시킨 후, 각 위치에서 객체가 존재할 확률과 위치를 예측합니다. 이를 기반으로 가능성이 높은 객체 영역을 제안합니다.

각 알고리즘은 장단점이 있으며, 사용하는 문제나 상황에 따라 적합한 알고리즘을 선택하여 사용합니다. 일반적으로 RPN 알고리즘이 최근 객체 검출에서 가장 성능이 높은 알고리즘으로 인정받고 있습니다.

 

CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로, 이미지 분류, 객체 검출 등의 작업에 사용되는 딥러닝 모델입니다.

CNN의 객체 검출 작업은 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다.

 

1. Region Proposal

먼저, 이미지 내에 존재하는 객체가 있을 가능성이 있는 위치를 찾습니다. 이를 Region Proposal 단계라고 합니다. 일반적으로, 이미지 내에 2,000개 이상의 위치를 찾은 후, 이 중에서 객체가 있을 가능성이 높은 100개 이하의 위치만 추려냅니다.

이를 위해, 보통 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN 등의 알고리즘이 사용됩니다. 이 알고리즘들은 이미지 내의 각 위치에서 물체가 있는지 여부를 예측하는 작업을 수행합니다. 이때, 이미지의 각 위치를 나타내는 박스를 생성하며, 이를 Region Proposal 박스라고 합니다.

2. Object Detection

다음으로, Region Proposal 박스 내에 존재하는 객체를 검출하는 단계가 이어집니다. 이를 Object Detection 단계라고 합니다. 이 과정에서 CNN 모델이 사용됩니다.

CNN 모델은 이미지를 입력으로 받아, 이를 다수의 Convolutional Layer를 통해 Feature Map으로 변환합니다. 이 Feature Map은 이미지 내에 존재하는 다양한 특징들을 추출한 것으로, 이를 기반으로 객체 검출을 수행합니다.

Object Detection 단계에서는, 각 Region Proposal 박스를 CNN 모델의 입력으로 사용합니다. CNN 모델은 이를 Feature Map으로 변환한 후, 다수의 Detection Layer를 통해 객체가 존재할 확률과 위치를 예측합니다. 이를 통해, Region Proposal 박스 내에 존재하는 객체를 검출하게 됩니다.

따라서, CNN은 이미지의 각 위치에서 다양한 특징을 추출하여 객체를 검출하는 것이 핵심 원리입니다. 이를 위해, Region Proposal 박스와 Detection Layer를 이용하여 객체 검출을 수행합니다.