본문 바로가기

컴퓨터 비전 & AI

Dense Video Captioning: 영상에 텍스트 설명 자동 생성 Dense Video Captioning이란?Dense Video Captioning은 영상의 각 시간 구간별로 상세한 텍스트 설명을 자동 생성하는 인공지능 기술입니다. 기존의 단순한 영상 캡셔닝과 달리, 영상 전체를 여러 의미 있는 구간으로 나누고 각 구간마다 독립적인 설명을 제공합니다. 이는 영상 콘텐츠의 시간적 변화와 복잡한 활동을 정확히 포착하여 사용자에게 풍부한 정보를 전달하는 고도화된 멀티모달 AI 기술입니다.Dense Video Captioning의 핵심 기술 구조시간적 구간 탐지(Temporal Localization)Dense Video Captioning의 첫 번째 단계는 영상에서 의미 있는 활동이나 이벤트가 발생하는 시간 구간을 자동으로 찾아내는 것입니다. 이를 위해 3D CNN이나 .. 더보기
Visual QA: 이미지 이해와 질의응답 결합 기술 Visual QA란 무엇인가?Visual Question Answering(VQA)는 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 결합한 인공지능 분야입니다. 이 기술은 주어진 이미지를 분석하고, 해당 이미지에 대한 질문을 자연어로 받아 정확한 답변을 제공하는 것을 목표로 합니다. 단순히 이미지 속 객체를 인식하는 것을 넘어, 시각적 정보를 깊이 이해하고 추론하여 복잡한 질문에도 답할 수 있는 고도화된 AI 기술입니다.Visual QA의 핵심 구성 요소컴퓨터 비전 모듈Visual QA 시스템의 첫 번째 핵심 요소는 이미지를 분석하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network)이나 최신 Transformer 모델을 활용하여 이미지 속 객체, 장면, 관계성을 파악.. 더보기
Vision-Language 모델: CLIP 기반 응용 사례 들어가며인공지능 분야에서 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 Vision-Language 모델은 차세대 AI 기술의 핵심으로 부상하고 있습니다. 그 중에서도 OpenAI에서 개발한 **CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)**은 이미지와 텍스트 간의 의미적 연결을 학습하는 혁신적인 접근법으로 큰 주목을 받고 있습니다.CLIP은 기존의 지도학습 방식과 달리 대규모 이미지-텍스트 쌍 데이터를 활용한 자기지도학습을 통해 강력한 멀티모달 표현을 학습합니다. 이러한 특성 덕분에 zero-shot 분류, 이미지 검색, 콘텐츠 생성 등 다양한 응용 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.CLIP 모델의 핵심 원리대조 학습 메커니즘**CLIP의 핵심은 대조 학습(Contras.. 더보기
Graph Neural Networks 활용 영상 분류기 설계 들어가며컴퓨터 비전 분야에서 영상 분류는 가장 기본적이면서도 중요한 태스크 중 하나입니다. CNN(Convolutional Neural Networks)이 오랫동안 영상 분류의 표준으로 자리잡고 있었지만, 최근 **Graph Neural Networks(GNN)**을 활용한 새로운 접근법이 주목받고 있습니다.GNN은 그래프 구조의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 신경망으로, 영상 내 객체 간의 관계와 공간적 구조를 더욱 정교하게 모델링할 수 있는 장점을 제공합니다. 본 글에서는 GNN을 활용한 영상 분류기의 설계 원리와 구현 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.Graph Neural Networks 개념 이해기본 원리와 구조Graph Neural Networks는 그래프 형태의 데이터에서 노드와 엣지의.. 더보기
One-Shot / Few-Shot Learning: 소량 데이터 학습 전략 들어가며인공지능과 머신러닝 분야에서 데이터는 곧 연료와 같습니다. 하지만 현실에서는 충분한 데이터를 확보하기 어려운 상황이 빈번하게 발생합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 One-Shot Learning과 Few-Shot Learning입니다.이 두 기법은 극소량의 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능하도록 하는 혁신적인 접근법으로, 현재 AI 업계에서 주목받고 있는 핵심 기술입니다.One-Shot Learning이란 무엇인가?기본 개념과 원리One-Shot Learning은 말 그대로 '한 번의 학습'으로 새로운 개념이나 패턴을 인식할 수 있는 머신러닝 기법입니다. 전통적인 딥러닝 모델이 수천, 수만 개의 데이터를 필요로 하는 것과 달리, One-Shot Learning은 단 하나의 .. 더보기
Meta Learning for Vision: 소량 학습의 AI - 적은 데이터로 빠르게 학습하는 지능형 시각 시스템 서론: 데이터 부족 문제의 혁신적 해결책전통적인 딥러닝 모델은 높은 성능을 달성하기 위해 수만에서 수백만 장의 라벨된 이미지를 필요로 합니다. 하지만 실제 산업 현장이나 의료 분야에서는 이러한 대량의 데이터를 확보하기 어려운 경우가 대부분입니다.인간은 단 몇 개의 예시만 보고도 새로운 개념을 빠르게 학습할 수 있습니다. Meta Learning은 이러한 인간의 학습 능력을 모방하여, 기계가 소량의 데이터만으로도 새로운 시각적 개념을 효과적으로 학습할 수 있도록 하는 혁신적인 접근법입니다."학습하는 방법을 학습한다"는 Meta Learning의 핵심 아이디어는 컴퓨터 비전 분야에서 특히 강력한 잠재력을 보여주고 있으며, Few-shot Learning의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.Meta Lear.. 더보기
Representation Learning: 시각 특징 공간 학습 응용 - 데이터의 본질을 포착하는 지능형 특징 추출 서론: 원시 데이터에서 의미 있는 특징으로현대 컴퓨터 비전의 가장 근본적인 도전은 고차원 픽셀 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 것입니다. 전통적으로는 SIFT, HOG와 같은 수작업 특징 추출기에 의존했지만, 이러한 방법들은 복잡한 시각적 패턴을 표현하는 데 한계가 있었습니다.Representation Learning은 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 패러다임으로, 데이터로부터 자동으로 유용한 특징 표현을 학습하는 기술입니다. 특히 시각 데이터 분야에서 이 기술은 객체 인식, 이미지 검색, 생성 모델 등 다양한 응용 분야에서 혁신적인 성과를 거두고 있습니다.이 접근법의 핵심은 원시 픽셀 값을 의미론적으로 풍부한 고수준 표현으로 변환하여, 인간이 직관적으로 이해할 수 있는 시각적 개념들을 기계가 .. 더보기
Test-time Adaptation: 추론 시 도메인 적응 시스템 - 실시간 환경 변화에 대응하는 지능형 AI 서론: 배포 후 발생하는 도메인 시프트 문제머신러닝 모델이 실제 환경에 배포된 후 가장 흔히 마주치는 문제는 예상치 못한 도메인 변화입니다. 훈련 시점과 추론 시점 사이의 환경 차이로 인해 모델 성능이 급격히 저하되는 현상이 빈번하게 발생합니다.전통적인 접근법에서는 새로운 데이터로 모델을 재훈련하거나 별도의 적응 과정을 거쳐야 했습니다. 하지만 **Test-time Adaptation(TTA)**은 추론 과정에서 실시간으로 모델을 환경에 맞게 조정하는 혁신적인 패러다임을 제시합니다.이 기술은 특히 의료 진단, 자율주행, 로봇 공학 등 환경 변화가 빈번하면서도 즉각적인 대응이 필요한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.Test-time Adaptation의 핵심 원리추론 중 실시간 학습TTA의 가장 중.. 더보기

티스토리툴바