'👀 Computer Vision' 카테고리의 글 목록 (2 Page)

[CV] Object Detection & Segmentation을 위한 패키지 & CUDA 소개

2024.05.20

Object Detection & Segmentation을 위한 다양한 패키지들Object Detection & Segmentation을 위한 다양한 패키지들이 있습니다.Keras와 Tensorflow 기반의 다양한 오픈소스 패키지들쉬운 활용과 Customization 가능한 장점이 있습니다.다만 Object Detection 알고리즘 별로 서로 다른 패키지들을 적용해야 하는 단점이 있습니다.OpenCV 의 DNN(Deep Neural Network) 모듈간편하게 Object Detection Inference가 가능합니다.다만 학습이 불가능하며 주로 CPU 위주로 GPU 활용이 어렵다는 점이 있습니다.Tensorflow Object Detection API가장 많은 Detection 알고리즘에 적용이 ..

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[CV] OpenCV 영상처리 개요

2024.05.19

OpenCV 영상 처리 개요한번 OpenCV의 영상처리 방법에 데하여 알아보겠습니다.OpenCV의 VideoCapture클래스는 동영상을 개별 Frame으로 하나씩 읽어(Read)들이는 기능을 제공합니다.VideoWriter는 VideoCapture로 읽어들인 개별 Frame을 동영상 파일로 Write를 수행합니다.VideoCapture.read() - 영상의 다음 Frame을 읽습니다.VideoWriter.write() - 영상의 Frame을 write 합니다.cap = cv2.VideoCapture(video_input_path)…………vid_writer = cv2.VideoWriter(video_output_path, …..)while True:hasFrame, img_frame = cap.read..

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[CV] OpenCV 개요

2024.05.18

Python 기반 주요 이미지 라이브러리크게 3가지가 있습니다.PIL (Python Image Library)주로 이미지 처리만을 위해 사용합니다.처리 성능이 상대적으로 느리다는 단점이 있습니다.Scikit-Image파이썬 기반의 전반적인 컴퓨터 비전 기능 입니다.사이파이(Scipy)에 기반하고 있습니다.OpenCV오픈소스 기반의 최고 인기 컴퓨터 비전 라이브러리 입니다.컴퓨터 비전 기능 일반화에 크게 기여 했다는 특징이 있습니다.(어려운 기능도 API 몇줄로 간단하게 구현이 가능합니다.)C++ 기반이나 Python도 지원합니다. (Java, C# 등 다양한 언어 지원) OpenCV 특징OpenCV (Open Source Computer Vision Library)는 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 위한 오픈..

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[CV] Object Detection & Segmentation을 위한 주요 Dataset

2024.05.17

주요 Dataset많은 Detection & Segmentation DL 패키지가 아래의 Dataset들을 기반으로 Pretrained 되어 배포되었습니다.PASCAL VOC: XML Format, 20개의 Object CategoryBounding Box 양식으로 구성되어 있습니다(XML), 그리고 하나의 Image에 데하여 Annotation 합니다. MS COCO: json Form, 80개의 오브젝트 카테고리Google Open Images: csv Format, 600개의 오브젝트 카테고리 PASCAL VOC 2012PASCAL VOC(Pattern Analysis, Statistical Modelling and Computational Learning Visual Object Classes)..

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[CV] Precision(정밀도) & Recall(재현율)

2024.05.15

Precision(정밀도) & Recall(재현율)정밀도(Precision)과 재현율(Recall)은 주로 Binary Classification(이진 분류)에서 사용되는 성능지표 입니다.정밀도(Precision)는 예측을 Positive로 한 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을 뜻합니다.Object Detection에서는 검출 알고리즘이 검출 예측한 결과가 실제 Object들과 얼마나 일치하는지를 나타내는 지표입니다.재현율(Recall)은 실제 값이 Positive인 대상 중에 예측과 실제 값이 Positive로 일치한 데이터의 비율을 뜻합니다. ObjectDetection에서는 검출 알고리즘이 실제 Object들을 빠뜨리지 않고 얼마나 정확히 검출 예측하는지를 나타내..

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[CV] Object Detection 방식 & 성능 평가

2024.05.13

이번 글에서는 한번 Object Detection의 방식들이 어떤것이 있는지 한번 알아보겠습니다.Sliding Window 방식Sliding Window 방식은 Window를 왼쪽 상단부터 오른쪽 하단으로 이동시키면서 Object를 Detection 하는 방식입니다.약간 촘촘히, 세밀하게 window를 이동시키면서 객체 탐지를 하는 방식입니다. 이미지를 작은 영역으로 나누고, 각각의 작은 영역(윈도우)에서 객체가 존재하는지를 탐지하는 방법입니다.장점은 많은 영역을 Scan 할수 있는것, Window의 형태랑 Image Scale을 다양하게 변경할 수 있다는 점입니다.단점은 Object 없는 영역도 무조건 슬라이딩 하여야 하며 여러 형태의 Window와 여러 Scale을 가진 이미지를 스캔해서 검출해야 하..

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[CV] Object Detection의 이해

2024.05.10

Intro Object DetectionObject Detection은 Deep Learning(딥러닝) 기반으로 발전하였습니다.Object detection은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나로, 이미지나 비디오 내에서 객체의 위치를 찾고, 해당 객체가 무엇인지를 식별하는 기술입니다.이 기술은 보안 시스템, 자율 주행 차량, 얼굴 인식, 이미지 검색 엔진 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.PASCAL VOC 대회에서 convnet을 사용하기 전이랑 후랑 성능 지표가 확 상승한것을 볼 수 있습니다.Localization, Detection, SegmentationLocalization, Detection, Segmentation 이 3개의 공통점은 Object의 위치를 찾아주는것입니다.L..

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