[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. AlexNet 대 ZFNet 앞서 살펴본 AlexNet의 구조는 그림과 같다. AlexNet은 2개의 GPU를 활용하는 구조를 취하고 있으며, 필요에 따라 inter-GPU/intra-GPU 통신 구조를 취하고 있다. Zeiler는 Visualization 기법을 활용하여, AlexNet의 구조의 문제점을 지적한다. AlexNet 설계자들은 2개의 GPU에 구현하면서 많은 고민을 했을 것이라 생각되지만, 결국 Zeiler에 의해서 그들의 구조가 최적이 아니었음이 증명이 된다. 위 그림2의 (b)와 (d)는 AlexN
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. AlexNet 대 ZFNet 앞서 살펴본 AlexNet의 구조는 그림과 같다. AlexNet은 2개의 GPU를 활용하는 구조를 취하고 있으며, 필요에 따라 inter-GPU/intra-GPU 통신 구조를 취하고 있다. Zeiler는 Visualization 기법을 활용하여, AlexNet의 구조의 문제점을 지적한다. AlexNet 설계자들은 2개의 GPU에 구현하면서 많은 고민을 했을 것이라 생각되지만, 결국 Zeiler에 의해서 그들의 구조가 최적이 아니었음이 증명이 된다. 위 그림2의 (b)와 (d)는 AlexN
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. AlexNet 이후의 후속연구와 ZFNet 2012년 ILSVRC를 우승한 AlexNet에 대한 소식은 관련 분야의 연구자들에게는 엄청난 자극과 희망을 가져다 주게 된다. 이것은 마치 인류의 한계라고 여겼던 100m 달리기 기록이 누군가에 의해 한번 깨지게 되면, 그 다음에는 그 기록을 깨는 사람들이 많이 나오는 것과 유사하다. 그리하여 AlexNet은 이후 새로운 구조나 방식을 개발하는 연구자들이 성능을 비교할 때 사용하는 일종의 reference 역할을 하게 된다. 2012년 ILSVRC에서 AlexNet은 cl
[첨단 헬로티] 머신비전산업에서 인공지능 기술(머신러닝, 딥러닝)이 빠르게 확산되고 있다. 인공지능 기술을 통해 기존의 컴퓨터비전 기술로는 어려웠던 검사가 가능해질 뿐만 아니라 ‘데이터의 자기 학습’으로 보다 빠르고 쉬우며 신뢰성과 유연성을 갖춘 머신비전 검사가 가능해졌다. 이에 따라 자연스럽게 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 국내 대표적인 머신비전 전문업체인 라온피플은 ‘LAON PEOPLE’s 머신러닝 아카데미’를 통해 인공지능의 대표적인 기술인 머신러닝 기술에 대해 연재한다. AlexNet 이후의 후속연구와 ZFNet 2012년 ILSVRC를 우승한 AlexNet에 대한 소식은 관련 분야의 연구자들에게는 엄청난 자극과 희망을 가져다 주게 된다. 이것은 마치 인류의 한계라고 여겼던 100m 달리기 기록이 누군가에 의해 한번 깨지게 되면, 그 다음에는 그 기록을 깨는 사람들이 많이 나오는 것과 유사하다. 그리하여 AlexNet은 이후 새로운 구조나 방식을 개발하는 연구자들이 성능을 비교할 때 사용하는 일종의 reference 역할을 하게 된다. 2012년 ILSVRC에서 AlexNet은 cl
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