이미지 데이터 - CNN/RNN

CNN : 대표적 "딥러닝" 모델, 이미지 분석에 최적화.

근데 왜 CNN이 이미지 데이터를 잘 학습할까? 이미지 데이터가 뭐길래?

 

이미지 데이터

사진/그림 등을 컴퓨터로 저장한 데이터. jpg, png 

픽셀 기반으로 구성되었고, 각 픽셀은 색깔이나 밝기 정보를 가진다. 

보통 RGB 채널(각 픽셀이 3가지 값을 가짐)이며, 각 채널이 8비트의 수로 이루어졌기에

총 24비트이고, 따라서 2의 24승 개의 색을 표현할 수 있다.

특별하게, 흑백 이미지의 경우, 채널이 하나이다.

 

이미지 처리 사례

사물 인식 - 자율주행/안면인식/의료이미지 부위탐지

이미지 캡셔닝 : 이미지 보고 문장 만드는 것

이미지 합성 - 딥페이크

화질 개선

알파고

 

딥러닝 이전 이미지 처리 기법

crop, rotate, resize

shearing(전단변환), rescale(비율변환)

brightness, contrast, grayscale

sharpening, blur, edge detection

 

 

 

참고 : LG Aimers