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Image Modeling
Classification
이미지 데이터를 특정 클래스 별로 분류하는 작업
하나의 이미지가 하나의 클래스로 분류
일반적으로 하나의 물체가 포함된 이미지들을 분석하기 위해 사용세부 내용
- 사용자가 분류하고자 하는 클래스를 정의
- 학습하고자 하는 이미지를 준비하여 레이블링 후 학습을 개시
- 필요하면 학습 데이터 중 일부를 검증 데이터로 사용
- 학습이 완료된 모델에 평가 데이터를 사용하여 어떤 클래스로 분류되는지 판별
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예제
개와 고양이 분류
- 개와 고양이 이미지를 각각 class 에 맞게 labeling하여 학습한 후, 개나 고양이 이미지를 학습된 모델에 주면 개인지 고양이인지 판별
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Segmentation
이미지 중 특정 클래스에 해당하는 부분을 분류하여 영역을 분할하는 작업
이미지 데이터를 픽셀 단위로 특정 클래스 별로 분류
일반적으로 하나의 이미지 내에 여러 물체가 포함되거나 물체의 위치 정보, 모양 정보를 분석하기 위해 사용세부 내용
- 사용자가 분할하고자 하는 클래스를 정의
- 학습하고자 하는 이미지를 준비하여 마스크 레이블링 후 학습을 개시
- 필요하면 학습 데이터 중 일부를 검증 데이터로 사용
- 학습이 완료된 모델에 평가 데이터를 사용하여 이미지를 클래스 별로 분할
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예제
불량 영역 검출
- 이미지의 불량 부분을 labeling 하여 학습한 후, 이미지를 주면 해당 이미지의 불량 부분을 픽셀 단위로 검출
딥러닝 알고리즘 개발, 머신비전, 검사기 제작 등
분야 전문가로 이뤄져 있습니다
031.8023.5660
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