영상 분류
1. 분류 (Classification)
- 대상을 미리 정해진 class 로 분류하는 작업
- 영상의 경우 해당 영상이 무엇인지 인식하는 작업
2. ImageNet
- 일반적인 사물의 영상의 데이터셋
- 1000개의 클래스
3. 분류기 DNN의 입력
- 입력은 영상 데이터 자체
- 입력 노드의 수는 영상 데이터의 값 개수와 같다.
4. 분류기 DNN의 출력
- 클래스의 갯수 만큼의 출력 노드
- 출력된 값은 0에서 1사이의 값을 가진다.
- 가장 큰 값을 갖는 노드에 해당하는 클래스로 분류된다.
5. 영상 분류 현황
- 완숙된 상태
- Keras를 설치하면 VGG나 ResNet이 default로 포함되어 있다.
- 그냥 가져다 사용하면 되는 수준
ILSVRC
- ImageNet 데이터셋을 가지고 겨루는 대회
ImageNet Large Scale Visual Recognition Copoetition
ILSVRC에서 우승한 VGG, ResNet 등의 모델이 공개되어 있다.
구조 뿐 아니라 학습된 모델도 공개되어 있다.
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