기계 학습에서 이미지 주석에 대해 알아야 할 사항

컴퓨터 시스템은 인간과 달리 본질적으로 이미지를 감지, 분류 및 식별할 수 없습니다. 그러나 기술 발전으로 인해 컴퓨터 비전을 통해 이러한 작업이 가능해졌습니다.

인공 지능의 여러 가지 중 하나인 컴퓨터 비전은 감독 기계 학습 모델에 의존하여 시각적 입력에서 정보를 보고, 식별하고, 처리합니다. 자극을 볼 때 사람이 반응하는 방식을 모방합니다.

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자동차, 드론 및 의료 장비와 같은 저명한 제조 회사는 이 기술을 제품에 통합했습니다. 신흥 분야이지만 이 부문의 가치는 결코 평범하지 않으며 2021년에는 미화 117억 달러로 추산됩니다. 올해부터 산업이 6.9%의 복합적인 비율로 성장한다면 이 부문은 2030년까지 미화 213억 달러에 이를 수 있습니다.

주제에 대해 궁금하시다면 잘 찾아오셨습니다. 가장 분명한 질문부터 시작하여 이미지 주석에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.

이미지 주석이란 무엇입니까?

이미지 주석은 일반적으로 사람의 입력과 이미지 주석 도구 플랫폼으로 시작하는 레이블 지정 이미지를 포함하는 프로세스를 말합니다. 이 도구는 디지털 이미지에 정보를 추가하는 것을 용이하게 하며, 그런 다음 딥 러닝에서 작동하는 기계 학습 알고리즘에 의해 처리됩니다.

이 프로세스는 메타데이터를 생성하여 어떤 개체가 있는지 컴퓨터에 알려줍니다. 라벨링에는 이미지의 사물이 어떻게 관련되어 있는지에 대한 정보를 제공하는 것도 포함될 수 있습니다. 이미지 주석은 컴퓨터 비전을 위한 기계 학습 모델을 준비하는 데 가장 중요한 작업입니다. 간단히 말해, 기계가 이미지를 보고 처리할 수 있습니다.

어떻게 작동합니까?

딥 러닝은 종종 인공 신경망 또는 ANN에서 실행됩니다. 이 모델은 인간 두뇌의 신경과 유사하게 작동하여 기계가 인간처럼 출력을 조정하고 적응할 수 있도록 합니다. 하위 부문인 CNN(Convolution Neural Networks)은 종종 컴퓨터 비전 관련 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

고품질 데이터와 이를 교육할 수 있는 올바른 플랫폼을 통해 모델은 기능과 개체를 식별 및 분류한 다음 교육 방식에 따라 설명을 생성할 수 있습니다.

기계 학습 모델 및 기타 인공 지능 플랫폼의 기반을 구축하는 데 있어서 인공 신경망(ANN)의 중요성이 바로 여기에 있습니다.

다양한 유형의 이미지 주석

기계 학습 엔지니어와 팀 구성원은 특정 프로젝트에 대해 서로 다른 주석 유형을 사용합니다. 다음은 디지털 이미지에 레이블을 지정하는 가장 일반적인 방법입니다.

1. 경계 상자 주석

주석자는 특정 이미지 내에서 라벨을 지정하려는 개체 주위에 상자를 그립니다. 자동차, 사람, 동물, 식물 등을 인식하도록 알고리즘을 훈련하는 데 자주 사용됩니다.

라벨링에는 이미지의 모든 자동차와 같은 단일 대상 개체가 포함될 수 있습니다. 경우에 따라 사진의 여러 항목 또는 전체 항목으로 구성될 수 있습니다. 예를 들어, 처리 방법은 자동차를 인식하는 것 외에도 이미지에 다른 객체를 포함할 수 있습니다. 위의 모델을 사용하여 자동차 외에도 팀은 도로 표지판, 교통 표지판, 보행자 등에 레이블을 지정할 수 있습니다.

고급 경계 상자 주석에는 직육면체 또는 3D 라벨링이 포함되어 대상 객체의 예상 깊이 또는 거리를 서로 보여줍니다.

2. 다각형 주석

주석에서 알고리즘이 항목에 더 정확하게 레이블을 지정할 수 있도록 객체의 경계를 식별해야 합니다. 안타깝게도 불규칙한 모양의 대상 개체는 경계 상자에 배치하기 어려울 수 있습니다. 다각형 주석은 항목의 모든 가장자리를 올바르게 표시할 수 있으므로 좋은 솔루션입니다.

다각형 주석은 특히 얼굴 인식 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다. 사진을 업로드하고 친구를 자동으로 태그하도록 선택할 때 소셜 미디어 응용 프로그램이 수행하는 것과 유사합니다.

3. 이미지 분류

이러한 유형의 주석은 알고리즘을 사용하여 이미지를 적절하게 식별하고 분류합니다. 기계는 하나의 개체를 연결하고 이 방법에서 유사하게 레이블을 지정하도록 프로그래밍됩니다.

이 유형은 살아있는 유기체의 종과 같이 다양한 항목을 올바르게 분류하는 애플리케이션을 찾을 때 유용합니다. 이미지 분류는 의료 영상 시스템의 경우와 마찬가지로 인체 내의 이상을 발견하는 데에도 사용할 수 있습니다. 성공적인 이미지 분류의 핵심은 고품질 데이터를 모델에 제공하고 이미지를 보다 효과적으로 분류하도록 훈련시키는 것입니다.

4. 폴리라인 주석

이 주석 방법은 직선과 곡선으로 이미지에 레이블을 지정하는 것을 말합니다. 이 주석 방법은 경계를 설정하고 도로선과 인도를 감지하는 데 도움이 되므로 교통 및 자율 주행 차량 애플리케이션에 유용합니다. 이 모델의 기계 학습 알고리즘은 로봇이 제조 라인에서 항목을 일렬로 깔끔하게 배치하거나 포장하도록 훈련할 수 있습니다.

5. 시맨틱 분할

개체에 초점을 맞추는 대신 팀은 픽셀을 사용하여 디지털 사진에 레이블을 지정할 수 있습니다. 그래서 그림 색소 침착이라고도합니다.

이 ML 교육 프로세스에서 주석 팀은 개체 이름 및 태그 대신 세그먼트 레이블을 받습니다. 각 세그먼트에는 특정 색상이 할당되며 주석자는 세그먼트 주위에 그림을 그리고 픽셀을 식별하고 적절한 태그 또는 레이블을 배치해야 합니다.

이미지 주석 산업 응용 프로그램

컴퓨터 비전은 전 세계 여러 산업 분야에서 사용됩니다. 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 나뉩니다. 이러한 하위 부문 중에서 하드웨어는 이러한 하위 부문의 수익에서 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 제조업체가 고급 제품을 만들면 주석 작성자는 다음과 같은 더 많은 산업 기능을 수용하기 위해 컴퓨터 비전 정확도를 높일 수 있습니다.

• 얼굴 인식
• 자율주행차
• 승무원이 없는 공중 차량 또는 드론
• 제조 로봇
• 사이버 보안 애플리케이션
• 보안 및 감시 시스템
• 의료 이미징 시스템
• 전자 상거래 및 소매 고객 세분화

컴퓨터 비전의 사용이 계속 확장됨에 따라 이 목록은 완전하지 않습니다.

결론

사이버 보안 애플리케이션 및 의료 영상 시스템과 같은 기능에 컴퓨터 비전을 채택하려면 상당한 투자가 필요하므로 처음부터 올바르게 수행하는 것이 중요합니다.

이미지 주석 프로젝트는 기계 학습 모델을 교육하므로 모든 컴퓨터 비전 프로젝트에서 중요합니다. 학습 데이터 세트는 성공적인 ML 모델을 위해 정확하고 고품질이어야 합니다. 더 중요한 것은 프로젝트 팀이 최상의 결과를 생성하기 위해 올바른 주석 도구와 방법을 알고 있어야 한다는 것입니다.

참조

1. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/convolutional-neural-network

2. https://www.techopedia.com/definition/5967/artificial-neural-network-ann

3. https://www.geeksforgeeks.org/how-to-draw-bounding-boxes-on-an-image-in-pytorch/?ref=gcse

4. https://www.cnet.com/tech/tech-industry/facial-recognition-is-getting-better-at-making-matches-around-face-masks/