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컴퓨터 비전 & AI

Open-vocabulary Detection: 개방형 라벨 구조 구현 방법 개요: 객체 탐지의 한계를 넘어서다전통적인 객체 탐지(object detection)는 고정된 라벨 집합(closed vocabulary) 내에서만 동작합니다. 즉, 모델이 학습할 때 미리 정의된 클래스(예: 고양이, 자동차, 의자 등)만 인식할 수 있습니다. 하지만 실세계 환경은 예측 불가능한 대상, 변화하는 상황, 새로운 객체들이 끊임없이 등장하기 때문에, 고정된 라벨만으로는 유연한 탐지가 어렵습니다.이러한 한계를 극복하기 위해 제시된 것이 **Open-vocabulary Detection(개방형 라벨 탐지)**입니다. 이 기술은 모델이 학습에 사용되지 않은 새로운 객체 클래스를 텍스트 설명을 통해 인식하고 탐지할 수 있도록 하는 접근법입니다.Open-vocabulary Detection의 개념Ope.. 더보기
Zero-Shot Object Detection: 보지 못한 객체를 인식하는 AI 기술 Zero-Shot Learning이란 무엇인가?Zero-Shot Learning(ZSL)은 학습하지 않은 클래스나 개체를 인식할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 기존 딥러닝 모델은 학습 데이터에 포함된 객체만 정확히 분류하거나 탐지할 수 있었지만, ZSL은 주어진 학습 데이터 외의 새로운 클래스를 언어적 혹은 의미적 관계를 바탕으로 일반화할 수 있습니다.Zero-Shot Object Detection(ZSOD)은 이러한 ZSL 개념을 객체 탐지(Object Detection)에 적용한 기술입니다. 이는 특히 학습 데이터로 수천, 수만 가지 객체를 확보하기 어려운 실제 환경에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 공장 자동화 시스템에서 아직 등장하지 않은 새로운 부품을 인식하거나, 보안 시스템에서 처음 보.. 더보기
YOLO-v8 실시간 객체 탐지 성능 비교 및 최적화 기법 YOLO 시리즈의 진화와 YOLOv8의 등장YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지(Object Detection) 분야에서 획기적인 성능과 속도를 자랑하는 딥러닝 모델입니다. YOLOv1부터 시작된 이 시리즈는 버전이 올라갈수록 정확도와 처리 속도 면에서 지속적인 개선을 이루어왔으며, 최신 버전인 YOLOv8은 Ultralytics에서 발표한 가장 진보된 형태로, 기존 모델들보다 향상된 성능과 유연성을 제공합니다.YOLOv8은 PyTorch 기반으로 구현되었으며, 범용성과 성능의 균형을 추구하는 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 또한 다양한 객체 탐지 태스크(예: 단일 객체 탐지, 세분화, 포즈 추정 등)를 지원하며, 사용자 친화적인 API와 함께 제공되어 연구자와 개발자 모두에게 유용.. 더보기
딥러닝 기반의 3D Point Cloud Reconstruction 기법 비교 1. 3D Point Cloud Reconstruction의 개념3D Point Cloud Reconstruction은 현실 세계의 물체나 환경을 스캔하거나 이미지로부터 복원하여, 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형식으로 재구성하는 기술입니다. 이 기술은 자율주행, 증강현실(AR), 로보틱스, 스마트 팩토리, 의료 영상 분석 등에서 매우 중요한 역할을 합니다.전통적으로는 라이다(LiDAR), 스테레오 카메라, 구조광 등의 센서를 이용해 3D 데이터를 생성했지만, 최근에는 딥러닝을 기반으로 이미지나 부분적인 포인트 클라우드만으로도 정밀한 3D 구조를 복원하는 기술이 급속히 발전하고 있습니다.2. 딥러닝 기반 기법의 필요성센서를 이용한 방식은 정확도는 높지만 비용이 높고 대규모 적용이 어렵다는.. 더보기
모바일 장치에서 실시간 윤곽선 추출 및 활용 방안 실시간 윤곽선 추출이란 무엇인가?윤곽선 추출(Edge Detection)은 이미지나 영상에서 형태와 구조를 파악하기 위해 중요한 기법 중 하나로, 픽셀 간의 강도 변화가 급격한 경계 지점을 감지하는 기술입니다. 이 기술은 객체 인식, 얼굴 탐지, 증강현실(AR), 문서 스캔, 게임 개발 등 다양한 응용 분야에서 핵심 요소로 활용됩니다.특히 모바일 장치에서의 실시간 윤곽선 추출은 제한된 계산 자원과 배터리 환경에서도 빠르고 정확하게 경계를 탐지해야 하기 때문에 고도화된 최적화가 필요합니다. 스마트폰의 카메라와 함께 연동되며, 실시간으로 윤곽을 감지하고 표시하는 기능은 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.모바일 환경에서의 윤곽선 추출 기술 개요모바일 디바이스에서 실시간 윤곽선 추출을 구현하기 위해 고려.. 더보기
Visual SLAM과 라이다(LiDAR) 하이브리드 매핑 구현 서론: 공간 인식 기술의 진화자율 주행차, 드론, 로봇 기술의 핵심은 ‘공간을 얼마나 정확하게 인식하고 이해하느냐’에 달려 있습니다. 이러한 기술 발전의 중심에는 **SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시적 위치추정 및 지도작성)**이 존재하며, 특히 Visual SLAM과 LiDAR 기반 매핑 기술이 주목받고 있습니다.최근에는 이 두 기술을 결합한 하이브리드 SLAM이 등장하면서 더욱 정밀하고 실시간성이 뛰어난 공간 매핑이 가능해졌습니다. 본 글에서는 Visual SLAM과 LiDAR 각각의 원리를 소개하고, 이 둘을 결합한 하이브리드 매핑의 구현 방식과 활용 사례를 살펴보겠습니다.Visual SLAM의 개념과 특징1. Visual SLAM이란?Visual .. 더보기
Hough Transform: 곡선 인식과 기하학 패턴 활용 사례 Hough Transform이란 무엇인가?Hough Transform(허프 변환)은 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서 직선이나 원, 타원 같은 기하학적 도형을 검출하는 데 사용되는 강력한 수학적 기법입니다. 1962년 Paul Hough에 의해 처음 고안되었으며, 그 이후로 다양한 형태의 변형(Generalized Hough Transform 등)을 통해 복잡한 형태의 물체 인식에도 활용되고 있습니다.이미지 상의 선이나 곡선은 픽셀의 집합으로 표현되지만, 이 픽셀들을 하나의 구조적 형태로 인식하는 것은 고난도의 작업입니다. Hough Transform은 이러한 픽셀의 집합을 파라미터 공간(parameter space)으로 변환하여, 특정 형태의 도형을 효과적으로 검출할 수 있게 해줍니다.Hough Tr.. 더보기
Geometry‑based SLAM과 컴퓨터 비전 연계 탐사 로봇 설계 서론: SLAM과 탐사 로봇의 필요성자율 이동 로봇, 특히 탐사 로봇은 지도 없이 낯선 환경을 스스로 파악하고 탐색할 수 있어야 합니다. 이런 시스템을 가능하게 만드는 핵심 기술이 바로 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)입니다. SLAM은 로봇이 자신의 위치를 실시간으로 추정하면서 동시에 주변 환경의 지도를 작성하는 알고리즘입니다. 그중에서도 Geometry-based SLAM은 3차원 공간에서 기하학적 특징을 이용해 더욱 정밀한 위치 추정과 환경 인식을 가능하게 합니다.여기에 컴퓨터 비전 기술이 결합되면, 탐사 로봇은 단순한 장애물 회피를 넘어, 시각 데이터를 분석해 환경을 해석하고 결정을 내리는 고차원적 자율성을 갖추게 됩니다.Geometry-based SL.. 더보기

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