테크노트 딥 비전, CNN을 통해 현실이 되다

[첨단 헬로티] 복잡한 이미지 처리 작업을 수행하는 신경망 신경망을 이용한 딥 러닝은 최종 이미지 품질뿐만 아니라 분류 및 분석 결과와 관련해서도 여러 가지 큰 이점을 제공하므로 이미지 처리의 미래에 큰 영향을 미칠 것이다. 대부분의 일반적인 이미지 인식 작업은 소규모 신경망으로도 충분하기 때문에 FPGA 같은 프로세서를 나선구조신경망(convolutional neural networks, CNN)에 대해 효과적으로 구현할 수 있다. 이로 인해 기존의 분류 작업 외에 훨씬 광범위한 분야에서 활용이 가능해지고, 내장 이미지 인식 시스템 내에서도 효율적으로 사용할 수 있게 된다. ▲ (출처:Silicon Software GmbH) 기존 이미지 처리는 테스트 대상이 기형이거나, 부적합한 조명 환경이나 렌즈 왜곡으로 인해 불규칙한 모양 또는 큰 대상 변형이 나타나는 경우 성능적 한계에 도달한다. 이러한 예처럼 이미지 획득을 위한 프레임워크 조건을 제어하지 못한다면 특징 묘사를 위한 개별 알고리즘도 대개 소용이 없다. 반면에 CNN은 자체 훈련 방식을 통해 특징을 정의하며 수학적 모델을 사용하지 않는다. 따라서 반사면, 이동 중인 대상, 얼굴 감지, 로봇 공학 등과

• 김진희 기자
• 2018-05-03 11:26