오늘날 딥 러닝(Deep Learning)이란 머신러닝의 세부적인 방법과 개념 및 기법들을 통칭한다. 딥 러닝은 크게는 컴퓨터 비전(Computer vision)으 로부터 시작하여 패턴 인식(Pattern recognition), 색상 및 픽셀 복원, 추청 과 진단 등 다양한 곳에 사용이 되고 있다. 그 중 대게 객체 및 사람을 인 식하는 단계 및 추적을 더불어 대상의 안면 인식을 할 수 있는 단계까지 발달했다. 기본적인 네트워크인 ...
오늘날 딥 러닝(Deep Learning)이란 머신러닝의 세부적인 방법과 개념 및 기법들을 통칭한다. 딥 러닝은 크게는 컴퓨터 비전(Computer vision)으 로부터 시작하여 패턴 인식(Pattern recognition), 색상 및 픽셀 복원, 추청 과 진단 등 다양한 곳에 사용이 되고 있다. 그 중 대게 객체 및 사람을 인 식하는 단계 및 추적을 더불어 대상의 안면 인식을 할 수 있는 단계까지 발달했다. 기본적인 네트워크인 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN : convolutional neural network)를 시작으로 순환신경망(RNN : Recurrent Neural Network), 볼츠만 머신(RBM : Restricted Boltzmann Machine), 생 성 대립 신경망(GAN : Generative Adversarial Network) 그리고 Google의 딥 마인드에서 개발한 관계형 네트워크(RL : Relation Networks)등이 존재 한다. 이와 같은 네트워크 모델들은 다양한 강점들을 가지고 있는데 그 중 데이터를 이용한 요인 추출(feature extraction)이나 학습을 통한 결과 추론 이라고 볼 수 있다. 위와 같은 요인들을 성공적으로 학습시키기 위해서는 적합한 환경에 맞는 데이터 세트인지 판단하고, 모델에 관한 특징들을 파악 하여 가장 적합한 형태의 모델을 구현하여 효과적으로 학습 할 수 있도록 진행한다. 하지만 위 과정 중에서 데이터 세트들은 손쉽게 만들어지지 않는 다. 그 이유는 여러 다양한 방법으로 디자인되고 환경에 맞게 제작이 되어 야하기 때문이다. 본 논문에서는 기존 데이터 세트들을 이용하여 여러 다양한 방법을 이 용하여 데이터를 증강(data augmentation)시키는 연구를 진행한다. 객체 인 식 및 판단을 목적으로 딥 러닝을 학습 시킬 경우에는 이미지의 데이터 정 보들을 통해 학습을 진행한다. 학습하는 데이터 정보는 관심이 있는 영역이 나 혹은 주요 지정된 객체의 정보를 학습하는 것을 목표로 한다. 이것을 달 성하기 위해 데이터 세트를 이용하여 유용한 정보를 추출하고 학습 후 객 체에 관한 인식을 할 수 있게 진행했다. 여기에서 데이터 세트들은 대부분 ILSVRC (Image Large Scale Visual Recognition Challenges) 및 PASCAL VOC (Visual Object Classes) 같은 것으로 이루어져 있다. 하지만 이와 같 은 데이터 세트는 특수한 상황이나 제한된 상황에서 사용하기가 매우 어렵 다. 상황에 맞게 데이터 세트들을 제작을 해야 하는 경우 이는 매우 많은 시간이 걸린다. 또한 만들어진 데이터 세트들을 테스트해야 하는 시간 또한 오래 걸린다. 본 논문에서는 제안된 방법을 사용하여 이를 해결한다. 기본 적인 영상처리부터 시작하여 알고리즘 및 3D 환경에서까지의 방법을 설명 한다. 이 방법들을 통해 생성된 데이터들은 성능 검증을 위해 실시간 모델 인 YOLO ver2(You Only Look Once)를 사용한다. 그리고 이미지 생성 후 분류에 사용할 CNN과 VGGNet(Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition)을 이용한다. 최종적으로 제시한 방법을 통해 데이터 세트의 수를 수백 배 이상 생성했으며, 객체 간의 정확도는 5 ∼ 10% 이상 증가시켰다.
오늘날 딥 러닝(Deep Learning)이란 머신러닝의 세부적인 방법과 개념 및 기법들을 통칭한다. 딥 러닝은 크게는 컴퓨터 비전(Computer vision)으 로부터 시작하여 패턴 인식(Pattern recognition), 색상 및 픽셀 복원, 추청 과 진단 등 다양한 곳에 사용이 되고 있다. 그 중 대게 객체 및 사람을 인 식하는 단계 및 추적을 더불어 대상의 안면 인식을 할 수 있는 단계까지 발달했다. 기본적인 네트워크인 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN : convolutional neural network)를 시작으로 순환신경망(RNN : Recurrent Neural Network), 볼츠만 머신(RBM : Restricted Boltzmann Machine), 생 성 대립 신경망(GAN : Generative Adversarial Network) 그리고 Google의 딥 마인드에서 개발한 관계형 네트워크(RL : Relation Networks)등이 존재 한다. 이와 같은 네트워크 모델들은 다양한 강점들을 가지고 있는데 그 중 데이터를 이용한 요인 추출(feature extraction)이나 학습을 통한 결과 추론 이라고 볼 수 있다. 위와 같은 요인들을 성공적으로 학습시키기 위해서는 적합한 환경에 맞는 데이터 세트인지 판단하고, 모델에 관한 특징들을 파악 하여 가장 적합한 형태의 모델을 구현하여 효과적으로 학습 할 수 있도록 진행한다. 하지만 위 과정 중에서 데이터 세트들은 손쉽게 만들어지지 않는 다. 그 이유는 여러 다양한 방법으로 디자인되고 환경에 맞게 제작이 되어 야하기 때문이다. 본 논문에서는 기존 데이터 세트들을 이용하여 여러 다양한 방법을 이 용하여 데이터를 증강(data augmentation)시키는 연구를 진행한다. 객체 인 식 및 판단을 목적으로 딥 러닝을 학습 시킬 경우에는 이미지의 데이터 정 보들을 통해 학습을 진행한다. 학습하는 데이터 정보는 관심이 있는 영역이 나 혹은 주요 지정된 객체의 정보를 학습하는 것을 목표로 한다. 이것을 달 성하기 위해 데이터 세트를 이용하여 유용한 정보를 추출하고 학습 후 객 체에 관한 인식을 할 수 있게 진행했다. 여기에서 데이터 세트들은 대부분 ILSVRC (Image Large Scale Visual Recognition Challenges) 및 PASCAL VOC (Visual Object Classes) 같은 것으로 이루어져 있다. 하지만 이와 같 은 데이터 세트는 특수한 상황이나 제한된 상황에서 사용하기가 매우 어렵 다. 상황에 맞게 데이터 세트들을 제작을 해야 하는 경우 이는 매우 많은 시간이 걸린다. 또한 만들어진 데이터 세트들을 테스트해야 하는 시간 또한 오래 걸린다. 본 논문에서는 제안된 방법을 사용하여 이를 해결한다. 기본 적인 영상처리부터 시작하여 알고리즘 및 3D 환경에서까지의 방법을 설명 한다. 이 방법들을 통해 생성된 데이터들은 성능 검증을 위해 실시간 모델 인 YOLO ver2(You Only Look Once)를 사용한다. 그리고 이미지 생성 후 분류에 사용할 CNN과 VGGNet(Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition)을 이용한다. 최종적으로 제시한 방법을 통해 데이터 세트의 수를 수백 배 이상 생성했으며, 객체 간의 정확도는 5 ∼ 10% 이상 증가시켰다.
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks. Deep learning has largely been used in computer vision, starting with computer recognition, pattern recognition, color and pixel reconstruction as well as in audit and diagnosis. Mo...
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks. Deep learning has largely been used in computer vision, starting with computer recognition, pattern recognition, color and pixel reconstruction as well as in audit and diagnosis. Most of them have been developed to recognition with tracking objects and people's faces. Starting with the convolutional neural network (CNN), which is the basic network. Furthermore, there are Recurrent Neural Networks (RNNs), Restricted Boltzmann machines (RBMs), Generic Adversarial Networks (GANs), and relational networks (RL) developed by Google Deep Mind. These network models have a variety of strengths. It can be called feature extraction using data or inferring results from learning. In order to learn the above factors successfully, it is necessary to determine whether it is a data set suitable for an appropriate environment and to understand the characteristics of the model to implement the most suitable type of model for effective learning. However, these data sets are not easily created. Designed in many different ways and tailored to the environment. However, data sets are not easily created during this process. Designed in many different ways and tailored to the environment. In this paper, we study data augmentation using existing data sets using various methods. When deep learning for the purpose of object recognition and opinion, the learning is conducted through the data information of the image. The data information learned purpose to the information on the area of interest or the main specified object. To accomplish this the dataset is used to extract useful information and to be able to recognize objects after learning. The data sets here are mostly used as Image Large Scale Visual Recognition Challenges (ILSVRC) and PASCAL VOC (Visual Object Classes). However, such data sets are very difficult to use in special or limited situations. We need to create data sets for special situations. It takes a lot of time. it also takes a long time to test the created data sets. So we solve this using the proposed method. It begins with basic image processing and explains how to use algorithms and 3D environments. The data generated through this method is verified by applying the real-time model to YOLO ver2(You Only Look Once). We used CNN and VGGNet (Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition) for image classification. Finally, the proposed method generates hundreds of times more data sets and increases the accuracy of objects by more than 5 ∼ 10%.
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks. Deep learning has largely been used in computer vision, starting with computer recognition, pattern recognition, color and pixel reconstruction as well as in audit and diagnosis. Most of them have been developed to recognition with tracking objects and people's faces. Starting with the convolutional neural network (CNN), which is the basic network. Furthermore, there are Recurrent Neural Networks (RNNs), Restricted Boltzmann machines (RBMs), Generic Adversarial Networks (GANs), and relational networks (RL) developed by Google Deep Mind. These network models have a variety of strengths. It can be called feature extraction using data or inferring results from learning. In order to learn the above factors successfully, it is necessary to determine whether it is a data set suitable for an appropriate environment and to understand the characteristics of the model to implement the most suitable type of model for effective learning. However, these data sets are not easily created. Designed in many different ways and tailored to the environment. However, data sets are not easily created during this process. Designed in many different ways and tailored to the environment. In this paper, we study data augmentation using existing data sets using various methods. When deep learning for the purpose of object recognition and opinion, the learning is conducted through the data information of the image. The data information learned purpose to the information on the area of interest or the main specified object. To accomplish this the dataset is used to extract useful information and to be able to recognize objects after learning. The data sets here are mostly used as Image Large Scale Visual Recognition Challenges (ILSVRC) and PASCAL VOC (Visual Object Classes). However, such data sets are very difficult to use in special or limited situations. We need to create data sets for special situations. It takes a lot of time. it also takes a long time to test the created data sets. So we solve this using the proposed method. It begins with basic image processing and explains how to use algorithms and 3D environments. The data generated through this method is verified by applying the real-time model to YOLO ver2(You Only Look Once). We used CNN and VGGNet (Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition) for image classification. Finally, the proposed method generates hundreds of times more data sets and increases the accuracy of objects by more than 5 ∼ 10%.
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