ITPE * JackerLab

개요컴퓨터 비전(Computer Vision)은 이미지와 영상 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하고 이해하는 인공지능(AI) 기술이다. 딥러닝과 GPU 발전으로 급격히 성장했으며, 자율주행, 의료 영상 분석, 보안 시스템 등 다양한 산업에서 핵심 기술로 활용되고 있다. 특히 CNN(Convolutional Neural Network)의 등장 이후 컴퓨터 비전의 정확도는 인간 수준에 근접하는 성과를 보이고 있다.1. 개념 및 정의컴퓨터 비전은 디지털 이미지나 비디오에서 객체, 패턴, 특징을 인식하고 해석하는 기술이다. 인간의 시각 시스템을 모방하여 컴퓨터가 시각 정보를 이해하도록 만드는 것이 목적이다.주요 기능으로는 이미지 분류(Image Classification), 객체 탐지(Object Det..

개요IOU(Intersection over Union)는 컴퓨터 비전 분야에서 객체 탐지(Object Detection) 및 이미지 분할(Segmentation) 모델의 성능을 정량적으로 평가하는 대표적인 지표입니다. 예측한 영역과 실제 정답(ground truth) 영역이 얼마나 잘 겹치는지를 수치로 나타내며, 0에서 1 사이의 값을 가집니다. 이 지표는 딥러닝 기반의 객체 인식, 자율주행, 의료영상 분석 등 다양한 응용 분야에서 정밀도를 판단하는 기본 기준으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의IOU는 다음과 같이 계산됩니다:IOU = (예측 영역 ∩ 실제 영역) / (예측 영역 ∪ 실제 영역)교집합(∩): 예측한 박스와 실제 박스가 겹치는 부분의 면적합집합(∪): 예측한 박스와 실제 박스를 합친 전체 면..

개요CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)은 이미지 및 영상 데이터를 처리하는 데 최적화된 딥러닝 모델입니다. CNN은 인간의 시각 시스템을 모방하여 패턴과 특징을 자동으로 학습할 수 있으며, 컴퓨터 비전(Computer Vision), 자율주행, 의료 영상 분석, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. CNN이란?CNN은 이미지 데이터의 공간적 구조를 효율적으로 학습할 수 있도록 설계된 신경망 모델입니다. 일반적인 완전 연결 신경망(Fully Connected Neural Network)과 달리, CNN은 합성곱(Convolution) 연산을 통해 특징을 추출하고 계층적으로 학습하는 방식을 사용합니다.1.1 CNN의 핵심 개념합성곱(Convolution): ..