영상처리 썸네일형 리스트형 Underwater Vision: 수중 이미지 처리 및 복원의 혁신 기술 들어가며바다가 지구 표면의 71%를 차지하지만, 여전히 미지의 영역으로 남아있는 이유 중 하나는 수중 환경의 열악한 시각적 조건 때문입니다. Underwater Vision 기술은 이러한 한계를 극복하기 위해 개발된 첨단 이미지 처리 기술로, 물의 산란과 흡수로 인해 왜곡된 수중 이미지를 복원하고 향상시키는 혁신적인 솔루션입니다. 해양 탐사부터 수산업, 해양 보안까지 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어가고 있으며, 특히 딥러닝 기술의 발전과 함께 그 성능이 급격히 향상되고 있습니다.Underwater Vision의 기본 개념수중 환경의 시각적 특성수중에서 촬영된 이미지는 빛의 산란(Scattering)과 흡수(Absorption) 현상으로 인해 독특한 특성을 보입니다. 물 분자와 부유 입자들이 빛을 산.. 더보기 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 이전 1 다음
