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컴퓨터 비전 & AI

Weakly-Supervised Segmentation: 약어노테이션 학습법의 이해 약어노테이션 학습법의 등장 배경인공지능 분야에서 **이미지 분할(Segmentation)**은 컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나입니다. 특히 의료 영상, 자율주행, 위성 사진 분석 등 다양한 산업에서 고해상도의 정밀한 세그멘테이션 기술이 필수적으로 요구됩니다. 하지만 이러한 기술을 구현하기 위해서는 대량의 픽셀 단위 주석(Full Annotation)이 필요하며, 이는 막대한 시간과 비용을 소모합니다.이 문제를 해결하기 위해 약한 지도 학습(Weakly-Supervised Learning) 방식이 제안되었습니다. 약한 지도 학습은 제한적인 주석 정보로도 모델이 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계하는 접근법입니다. 특히 **Weakly-Supervised Segmentation(WSS)**은 이미지의 레이.. 더보기
Few-Shot Segmentation: 소량 데이터로 분할 학습하기 Few-Shot Learning이란 무엇인가?Few-Shot Learning(FSL)은 소량의 학습 데이터만으로도 모델이 새로운 작업을 수행할 수 있도록 하는 기계 학습 기법입니다. 특히 의료 영상 분석, 위성 이미지 처리, 희귀 객체 탐지 등 데이터 수집이 어렵거나 비용이 많이 드는 영역에서 주목받고 있습니다. 이 중에서도 **Few-Shot Segmentation(FSS)**은 이미지 분할(Segmentation) 문제를 소량 데이터로 해결하기 위한 접근 방식입니다.기존의 딥러닝 기반 세분화(segmentation) 모델은 대규모 데이터셋에 의존합니다. 하지만 데이터 레이블링에는 막대한 시간과 인력이 필요하며, 특히 세분화는 픽셀 단위의 라벨링이 요구돼 비용이 매우 높습니다. FSS는 이 한계를 극복.. 더보기
Panoptic Segmentation을 활용한 장면 이해 Panoptic Segmentation이란 무엇인가?컴퓨터 비전 분야는 지난 수년간 놀라운 발전을 이루었으며, 그 중심에는 이미지와 영상 데이터를 이해하기 위한 다양한 기법들이 있습니다. Panoptic Segmentation은 이러한 기술의 발전을 한 단계 끌어올린 개념으로, 이미지 내 모든 픽셀을 객체와 배경의 구분 없이 식별하여 장면을 전체적으로 이해할 수 있게 합니다.이 기술은 전통적인 객체 탐지(Object Detection), 인스턴스 세분화(Instance Segmentation), 그리고 **세멘틱 세분화(Semantic Segmentation)**의 장점을 결합한 형태로 볼 수 있습니다. 결과적으로 단일 이미지에서 ‘모든 것’을 인식하고 각 픽셀에 의미 있는 레이블을 부여함으로써 보다 심.. 더보기
Thermal Object Detection: 야간 감시와 보안 솔루션 서론: 야간 감시 기술의 새로운 패러다임21세기 보안 환경에서 야간 감시와 보안은 단순한 선택이 아니라 필수가 되었습니다. 특히 어두운 환경에서의 감시 효율성을 높이기 위해 기존 CCTV 시스템에서 한계를 보완할 수 있는 기술로 열화상 객체 감지(Thermal Object Detection) 가 주목받고 있습니다. 이 기술은 적외선 센서를 활용해 물체의 열 신호를 탐지하고 분석하여, 빛이 거의 없는 환경에서도 안정적인 감시를 가능하게 합니다.Thermal Object Detection이란 무엇인가?Thermal Object Detection은 물체가 방출하는 적외선 신호를 기반으로 물체를 식별하는 기술입니다. 이는 가시광선에 의존하지 않기 때문에 낮과 밤, 혹은 연기나 안개와 같은 악조건에서도 효과적으로.. 더보기
Long-term Tracking: 사람과 차량의 장기 추적 시스템 설계 장기 추적 시스템의 필요성과 개념현대 사회에서 장기 추적(Long-term Tracking) 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 보안 감시, 물류 관리 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 합니다. 사람이나 차량을 장기간 안정적으로 추적하는 시스템은 단순한 객체 감지(Object Detection)를 넘어, 장시간 동안의 위치 및 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 능력을 요구합니다. 이는 카메라 네트워크, 센서 융합, 그리고 고급 머신러닝 모델의 발전으로 가능해지고 있습니다.장기 추적은 단순히 한 개체를 짧은 시간 동안 식별하는 것과 달리, 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.Occlusion Handling: 대상이 잠시 시야에서 사라졌다가 다시 등장할 때 동일 객체로 인식.Identity Switch 최소화.. 더보기
Visual Object Tracking을 위한 Siamese 네트워크 적용 사례 Visual Object Tracking(VOT)이란?Visual Object Tracking(VOT)은 영상 혹은 연속된 이미지 프레임에서 목표 객체의 위치를 지속적으로 추적하는 기술입니다. 이는 자율 주행, 감시 시스템, 로봇 비전, 증강현실(AR) 등 다양한 분야에서 핵심 요소로 작용합니다. 객체 인식과 달리 VOT는 초기 프레임에서 대상 객체만 주어지고, 이후 프레임에서는 해당 객체를 계속 추적해야 하므로 더욱 높은 정밀도와 실시간 처리 능력이 요구됩니다.최근 VOT 분야에서 눈에 띄는 진전 중 하나는 Siamese 네트워크(Siamese Network) 기반의 모델 적용입니다. 이 구조는 비교 기반 학습(Comparative Learning)에 강점을 가지며, 영상 내에서 객체 간 유사도를 효과.. 더보기
Event Camera를 이용한 고속 움직임 객체 인식 연구 Event Camera란 무엇인가?Event Camera는 기존의 프레임 기반(Frame-based) 카메라와는 전혀 다른 방식으로 작동하는 센서 기술입니다. 일반적인 카메라는 초당 수십에서 수백 장의 프레임을 캡처하고 각 프레임을 픽셀 단위로 저장합니다. 반면, Event Camera는 각 픽셀 단위에서 밝기의 변화가 발생할 때만 이벤트(event)를 발생시키며, 시간적으로 연속적인 데이터를 제공합니다.이러한 구조 덕분에 Event Camera는 초고속, 고속도, 고대비 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 빛의 변화에 매우 민감하게 반응하며, 움직임이 빠른 객체를 왜곡 없이 정확히 감지할 수 있습니다. 따라서 기존 카메라가 놓칠 수 있는 정보를 실시간으로 포착할 수 있습니다.고속 움직임 인식의 한계와 .. 더보기
Human‑Object Interaction Detection: 영상 속 행동 이해 HOI(사람-객체 상호작용) 인식이란?영상 인식 기술이 급속도로 발전하면서, 단순히 사람이나 사물을 탐지하는 수준에서 벗어나, **사람과 객체 간의 상호작용(Human-Object Interaction, HOI)**을 인식하는 기술이 주목받고 있습니다. 예를 들어, 사람이 책을 들고 있는지, 의자에 앉았는지, 컵을 마시는지 등을 행동 단위로 분석하는 기술이 바로 HOI Detection입니다.이 기술은 자율주행차, 로봇 비전, 감시 시스템, 증강현실(AR), 스포츠 분석 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있으며, 딥러닝 기술의 발전에 따라 그 정확도와 응용 범위가 빠르게 확장되고 있습니다.사람-객체 상호작용 인식의 필요성기존의 객체 탐지(Object Detection)나 사람 탐지(Pose .. 더보기

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