자율주행 객체 인식 썸네일형 리스트형 Edge & Contour Detection을 넘어선 실시간 경계 인식 기술 서론: 경계 인식 기술의 진화컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나는 이미지나 영상에서 객체의 형태를 식별하고 경계를 인식하는 것입니다. 이 역할을 오랫동안 수행해 온 기술이 바로 Edge Detection(에지 검출)과 Contour Detection(윤곽선 검출)입니다. 하지만 최근에는 이 전통적인 방식에서 진화한 실시간 경계 인식 기술이 등장하며 정밀도와 속도 면에서 새로운 혁신을 불러오고 있습니다.Edge & Contour Detection은 이미지 내 픽셀의 밝기 변화 또는 형태의 연속성을 기반으로 경계를 파악합니다. 대표적인 알고리즘으로는 Sobel, Canny, Laplacian, Harris Corner, 그리고 OpenCV 기반의 윤곽선 추적 함수 등이 사용되어 왔습니다. 하지만 정적인 환경이.. 더보기 이미지 분류(Classification)와 객체 탐지(Detection)의 차이와 원리 이미지 기반 인공지능의 핵심, 분류와 탐지딥러닝이 다양한 산업 분야에 확산되면서 이미지 기반 인공지능 기술도 빠르게 발전하고 있습니다. 이 중 가장 기본이 되는 두 가지 기술이 바로 **이미지 분류(Image Classification)**와 **객체 탐지(Object Detection)**입니다. 이 두 기술은 모두 컴퓨터가 이미지를 이해하고 인식하도록 하는 데 사용되지만, 목표와 처리 방식, 출력 결과가 본질적으로 다릅니다.본 글에서는 이미지 분류와 객체 탐지의 개념, 작동 원리, 주요 알고리즘, 활용 사례 등을 비교하며 상세히 알아보겠습니다.이미지 분류(Image Classification)란?이미지 분류의 정의이미지 분류는 컴퓨터가 하나의 이미지를 보고, 그 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 판별.. 더보기 이전 1 다음
