CNN(Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 인식을 목적으로 처음 설계되었습니다. 이러한 네트워크는 시각 데이터 분석에 매우 효과적인 것으로 입증된 특수한 유형의 인공 신경망입니다. CNN의 개발은 이미지를 정확하게 분류하고 분류할 수 있는 모델을 생성해야 하는 필요성에 의해 주도되었으며, 이 영역에서의 성공으로 인해 객체 감지, 이미지 분할, 심지어 자연어 처리와 같은 다양한 다른 응용 분야에서도 널리 사용되었습니다.
CNN은 인간 두뇌의 시각 피질의 구조와 기능에서 영감을 받았습니다. 시각 피질과 마찬가지로 CNN은 입력 데이터의 다양한 측면을 처리하는 상호 연결된 여러 레이어의 뉴런으로 구성됩니다. CNN의 주요 혁신은 이미지에서 관련 특징을 자동으로 학습하고 추출하는 능력에 있으며, 이를 통해 수동 특징 엔지니어링이 필요하지 않습니다. 이는 가장자리, 모서리, 질감과 같은 다양한 시각적 패턴과 특징을 감지하기 위해 입력 이미지에 필터를 적용하는 컨벌루션 레이어를 사용하여 달성됩니다.
CNN의 첫 번째 혁신은 Yann LeCun 등이 LeNet-5 아키텍처를 도입하면서 이루어졌습니다. LeNet-1998는 필기 숫자 인식을 위해 특별히 설계되었으며 이미지 인식 알고리즘 평가에 널리 사용되는 벤치마크 데이터 세트인 MNIST 데이터 세트에서 놀라운 성능을 달성했습니다. LeNet-5는 이미지에서 계층적 특징을 캡처하여 배율, 회전 및 변환의 변화가 있는 경우에도 정확한 분류를 가능하게 하는 CNN의 강력한 기능을 보여주었습니다.
그 이후로 CNN은 더 깊고 복잡한 아키텍처가 개발되면서 크게 발전했습니다. 주목할만한 발전 중 하나는 Alex Krizhevsky 등이 AlexNet 아키텍처를 도입한 것입니다. 2012년 AlexNet은 이전 접근 방식에 비해 훨씬 낮은 오류율로 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC)에서 우승하여 이미지 분류 분야에서 획기적인 성과를 거두었습니다. 이러한 성공은 이미지 인식 작업에 CNN이 널리 채택될 수 있는 길을 열었습니다.
CNN은 다른 컴퓨터 비전 작업에도 성공적으로 적용되었습니다. 예를 들어 객체 감지에서 CNN은 추가 레이어와 결합되어 이미지 내의 객체를 위치화하고 분류할 수 있습니다. Ross Girshick 등이 소개한 유명한 지역 기반 컨볼루셔널 신경망(R-CNN)입니다. 2014년은 그러한 아키텍처의 예입니다. R-CNN은 특징 추출을 위해 CNN의 성능을 활용하고 이를 영역 제안 방법과 결합하여 객체 감지 벤치마크에서 최첨단 결과를 달성했습니다.
컨벌루션 신경망은 컴퓨터 비전 분야의 이미지 인식 작업을 위해 처음 설계되었습니다. 그들은 이미지에서 관련 기능을 자동으로 학습하여 수동 기능 엔지니어링의 필요성을 제거함으로써 현장에 혁명을 일으켰습니다. CNN의 개발로 이미지 분류, 객체 감지 및 기타 다양한 컴퓨터 비전 작업이 크게 발전했습니다.
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