딥러닝 썸네일형 리스트형 Self-Supervised Learning: 비레이블 영상의 활용 기법 개요Self-Supervised Learning(SSL)은 인공지능과 컴퓨터 비전 분야에서 주목받고 있는 혁신적인 학습 방법론입니다. 레이블이 없는 대량의 데이터를 활용하여 모델이 스스로 학습할 수 있는 기법으로, 기존의 지도학습(Supervised Learning)이 가진 한계를 극복하는 새로운 패러다임을 제시합니다.Self-Supervised Learning의 핵심 개념기본 원리Self-Supervised Learning은 데이터 자체에서 감독 신호(supervision signal)를 생성하는 학습 방법입니다. 영상 데이터의 경우, 이미지의 일부를 가리고 나머지 부분으로부터 가려진 부분을 예측하거나, 이미지의 순서를 바꾸어 원래 순서를 맞추는 등의 방식으로 학습이 이루어집니다.기존 방법론과의 차이점.. 더보기 Denoising & Deblurring: 노이즈 없는 영상 복원법의 최신 기술과 응용 들어가며디지털 영상 처리에서 노이즈 제거(Denoising)와 블러 제거(Deblurring)는 가장 기본적이면서도 중요한 기술입니다. 저조도 환경, 카메라 흔들림, 센서 한계 등으로 인해 발생하는 영상 품질 저하를 복원하는 이 기술들은 의료 영상, 천체 관측, 보안 감시, 사진 복원 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 특히 최근 딥러닝 기술의 발전으로 기존 방법론의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 결과들이 나타나고 있습니다.노이즈와 블러의 이해노이즈의 종류와 특성디지털 영상에서 노이즈는 크게 가우시안 노이즈, 임펄스 노이즈, 포아송 노이즈로 분류됩니다. 가우시안 노이즈는 센서의 열적 노이즈로 인해 발생하며, 임펄스 노이즈는 전송 오류나 센서 결함으로 나타납니다. 포아송 노이즈는 광자 수의 통계.. 더보기 Image Inpainting: 손상된 이미지 자동 복원 기법 들어가며Image Inpainting(이미지 인페인팅)은 손상되거나 누락된 이미지 영역을 주변 정보를 활용하여 자연스럽게 복원하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 고전 미술 작품 복원, 디지털 포토 편집, 불필요한 객체 제거, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 최근 딥러닝 기술의 발전으로 놀라울 정도로 자연스러운 결과를 달성할 수 있게 되었습니다.Image Inpainting의 기본 개념정의와 목표Image Inpainting은 이미지의 특정 영역이 손상되거나 제거된 상황에서, 주변의 시각적 정보와 전체적인 맥락을 바탕으로 누락된 부분을 예측하고 복원하는 기술입니다. 이는 본질적으로 한정된 정보로부터 무한한 가능성을 추론하는 문제로, 단순한 픽셀 채우기를 넘어서 의미론적으로 일관된 결과.. 더보기 Image Super-Resolution: 현실적 이미지 고해상도 변환 들어가며Image Super-Resolution(이미지 초고해상도)는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하는 컴퓨터 비전 기술로, 의료 영상, 위성 이미지 분석, 영화 제작, 스마트폰 카메라 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 기존의 한계를 뛰어넘어 놀라울 정도로 현실적인 결과를 얻을 수 있게 되었습니다.Super-Resolution의 기본 개념정의와 목표Super-Resolution은 본질적으로 ill-posed 문제입니다. 하나의 저해상도 이미지에 대해 무수히 많은 고해상도 이미지가 존재할 수 있기 때문입니다. 따라서 단순히 해상도를 높이는 것이 아니라, 원본 이미지의 본질적인 특성을 보존하면서도 시각적으로 자연스러운 디테일을 생성하는 것이 핵심 목표.. 더보기 Domain Adaptation Segmentation: 도메인 간 갭 줄이기 개요컴퓨터 비전 분야에서 도메인 적응(Domain Adaptation)은 서로 다른 데이터 분포를 가진 도메인 간의 성능 격차를 줄이는 핵심 기술입니다. 특히 이미지 분할(Image Segmentation) 작업에서 도메인 적응은 모델이 학습된 환경과 실제 적용 환경 간의 차이를 극복하는 데 중요한 역할을 합니다.Domain Adaptation이란?기본 개념 정의도메인 적응은 소스 도메인(Source Domain)에서 학습된 모델을 타겟 도메인(Target Domain)에서 효과적으로 작동하도록 하는 머신러닝 기법입니다. 이는 데이터 분포의 차이로 인해 발생하는 성능 저하를 해결하기 위한 접근법으로, 실제 산업 환경에서 매우 중요한 문제입니다.도메인 갭의 원인도메인 간 갭이 발생하는 주요 원인은 다음과 .. 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 3D Depth Estimation: 단안 카메라를 통한 거리 추정 기법 서론: 3D Depth Estimation의 중요성3D Depth Estimation, 즉 3D 깊이 추정은 단일 이미지 또는 여러 이미지를 통해 장면 내 각 픽셀의 깊이 정보(카메라로부터의 거리)를 추론하는 기술입니다. 이는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 가장 핵심적이고 도전적인 연구 분야 중 하나로 손꼽힙니다. 자율주행, 로봇 공학, 가상/증강 현실(VR/AR), 3D 모델링, 그리고 의료 영상 분석 등 수많은 첨단 기술 분야에서 3D 깊이 정보는 필수적인 역할을 수행합니다. 특히, 단안 카메라(Monocular Camera)를 이용한 깊이 추정은 비용 효율성과 시스템 단순성이라는 장점으로 인해 큰 주목을 받고 있습니다. 스테레오 카메라나 LiDAR와 같은 고가의 센서 없이도 3D 환경을 이해.. 더보기 강화학습(Reinforcement Learning)의 원리와 응용 분야 강화학습이란 무엇인가?강화학습(Reinforcement Learning, RL)은 행동(Action)에 따른 보상(Reward)을 기반으로 학습하는 기계학습(Machine Learning)의 한 분야입니다. 일반적인 지도학습(Supervised Learning)과는 달리, 강화학습은 정답 데이터를 미리 주지 않고, 환경(Environment)과 상호작용하면서 스스로 학습합니다.강화학습의 기본 개념은 매우 단순합니다. 에이전트(Agent)가 환경(Environment) 속에서 어떤 상태(State)를 관찰한 뒤, 행동(Action)을 선택하고, 그 결과로 보상(Reward)을 받습니다. 에이전트는 이 보상을 최대화하도록 행동 전략(Policy)을 점점 개선해나갑니다. 이 과정을 통해 장기적으로 가장 높은 .. 더보기 이전 1 2 다음
