📚 객체 탐지 소개

객체 탐지와 컴퓨터 비전

객체 탐지(Object Detection)는 이미지나 동영상에서 특정 객체(들)을 식별하고, 식별한 객체가 위치한 영역을 표시하는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 작업 중 하나입니다. 이는 인공지능 모델이 카메라를 들고 화면에 보이는 물체들을 찾아서 표시하고, 각 물체들에 이름표를 붙이는 작업을 하는 것으로 비유할 수 있습니다.

이러한 객체 탐지 기술은 X-Ray나 MRI, CT 영상 등으로부터 병변을 탐지하는 의료 영상 분석 또는 도로 위의 차량이나 보행자, 신호 등을 탐지하는 자율주행 시스템 등에 활용됩니다.

객체 탐지는 컴퓨터 비전의 여러 응용 분야 중 하나로, 이미지 분류(Classification)와 이미지 세분화(Segmentation)와 밀접한 연관이 있습니다. 예를 들어, 객체 탐지는 이미지 분류를 넘어 여러 객체를 탐지하고 각 객체의 위치를 제공하며, 이미지 세분화는 탐지된 객체의 경계까지 정확히 정의합니다. 입력/출력 데이터의 형태를 바탕으로 간단히 각 작업을 비교하면 다음과 같습니다:

작업	정의	입력 데이터	출력 데이터	주요 활용 사례
이미지 분류 (Classification)	이미지에서 하나의 객체 카테고리를 예측	단일 이미지	단일 라벨	이미지 검색, 동물 종류 분류
객체 탐지 (Object Detection)	여러 객체의 존재 여부와 위치를 바운딩 박스로 예측	단일 이미지	여러 라벨과 바운딩 박스	자율주행 차량, 감시 시스템
이미지 세분화 (Segmentation)	이미지의 모든 픽셀을 객체 영역으로 할당	단일 이미지	픽셀 단위 마스크	의료 영상 분석, 자율주행 정밀 지도 생성

각 작업(Task)을 한 문장으로 정리하면 다음과 같습니다.

• 이미지 분류는 단순히 “이 이미지는 무엇인가?”라는 질문에 답합니다.

• 객체 탐지는 “무엇이 어디에 있는가?”라는 질문을 해결합니다.

• 이미지 세분화는 “무엇이 어디에 있는가?”라는 질문에 픽셀 수준의 정밀한 결과를 제공합니다.

컴퓨터 비전(Computer Vision)과 관련한 더 다양한 작업들은 PapersWithCode 사이트를 참고해주세요:

Fig. 1 바로가기: https://paperswithcode.com/area/computer-vision

Note

새로운 분야의 연구나 기술을 탐색할 때, PapersWithCode 사이트는 매우 유용한 정보를 제공합니다. 주요 분야들에 대한 최신 연구 논문과 코드, 그리고 성능 평가 지표 등을 한눈에 확인할 수 있습니다.

객체 탐지 랩 소개

이번 객체 탐지 랩에서는 PyTorch의 영상처리 특화 라이브러리(Domain API)인 torchvision을 활용합니다. torchvision을 사용하여 이미지를 불러오고, 변환하기 위한 방법들을 코드를 통해 배워봅니다. 이후, 사전 학습된 모델을 사용하고 개선하는 방법을 익혀보겠습니다.