컴퓨터 비전은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 맥락에서 기계가 인간의 비전 기술을 모방하고 수행할 수 있도록 디지털 이미지 또는 비디오의 획득, 처리, 분석 및 해석을 다루는 종합 분야입니다. 시각적 데이터에 대한 작업을 수행하여 지능적인 이해와 의사결정 능력을 이끌어냅니다. 이 첨단 기술은 지난 수십 년 동안 광범위한 연구 개발을 거쳐 로봇 공학, 의료 영상, 자율 주행 차량, 보안 및 감시와 같은 광범위한 실제 응용 프로그램을 촉진하는 혁신적인 알고리즘, 모델 및 프레임워크를 탄생시켰습니다. , 얼굴 인식, 인간-컴퓨터 상호 작용(HCI) 등이 있습니다.
컴퓨터 비전의 주요 구성 요소 중 하나는 이미지 처리로, 이는 필수 기능을 강화하거나 추출하기 위해 다양한 알고리즘 기술을 통해 이미지를 변환하는 작업을 포함합니다. 일반적인 이미지 전처리 작업에는 노이즈 감소, 히스토그램 균등화, 임계값 지정, 분할 및 가장자리 감지가 포함됩니다. 이러한 작업은 일반적으로 수학 함수, 컨벌루션 커널 또는 확률 모델을 사용하여 수행되어 입력 이미지를 처리하고 그로부터 의미 있는 정보나 관찰을 도출합니다.
머신러닝은 알고리즘에 주어진 데이터로부터 학습하고 이를 기반으로 예측할 수 있는 기능을 제공하므로 컴퓨터 비전에서 중추적인 역할을 합니다. 지도 학습, 비지도 학습, 딥 러닝은 현장에서 사용되는 기본 ML 기술입니다. 지도 학습에는 레이블이 지정된 데이터 세트가 포함된 훈련 알고리즘이 포함되는 반면, 비지도 학습 알고리즘에는 레이블이 없는 데이터 세트가 제공되어 데이터 내의 패턴이나 구조를 발견합니다. 반면 딥러닝은 CNN(Convolutional Neural Networks), RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 인공 신경망을 활용하여 대규모 데이터 세트를 분석하고 자동으로 특징을 학습하여 궁극적으로 입력 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내립니다.
최근 몇 년 동안 딥 러닝의 발전과 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터세트의 가용성으로 인해 컴퓨터 비전 모델의 정확성과 성능이 크게 향상되어 애플리케이션과 서비스의 새로운 시대가 열렸습니다. 객체 인식, 객체 감지, 의미론적 분할, 이미지 캡션, 스타일 전송, GAN(Generative Adversarial Networks)은 인기 있는 딥 러닝 기반 컴퓨터 비전 기술의 몇 가지 예입니다. 이러한 기술은 자율 시스템, 증강 현실, 가상 현실, 산업 자동화, 의료, 전자 상거래 및 스마트 시티와 같은 분야에서 획기적인 혁신을 가능하게 했습니다.
컴퓨터 비전 모델을 구현하는 데 있어 주요 과제 중 하나는 매우 다양하고 대규모 데이터 세트의 복잡성에 있습니다. 데이터의 정확한 주석 및 라벨링에 대한 필요성과 심층 신경망 훈련에 필요한 계산 리소스는 효과적인 컴퓨터 비전 시스템 개발의 제한 요소 중 일부입니다. ResNet, VGG, Inception 및 MobileNet과 같은 여러 사전 훈련된 모델이 도입되어 전이 학습을 통해 맞춤형 애플리케이션을 구축하기 위한 출발점을 제공하고 필요한 데이터 양과 계산 능력을 줄임으로써 이러한 문제를 해결했습니다.
컴퓨터 비전 기술의 발전 외에도 GPU 및 TPU와 같은 강력한 하드웨어 가속기의 출현으로 복잡한 컴퓨터 비전 작업의 처리 효율성이 향상되고 실행 속도가 빨라졌습니다. 또한 클라우드 기반 솔루션과 엣지 컴퓨팅의 채택은 다양한 산업과 영역에 걸쳐 컴퓨터 비전 애플리케이션의 확장성과 접근성에도 기여하고 있습니다.
최첨단 no-code 플랫폼인 AppMaster 에서 사용자는 컴퓨터 비전 도구 및 기술을 활용하여 혁신적인 웹, 모바일 및 백엔드 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 이 포괄적인 플랫폼을 통해 사용자는 직관적인 시각적 인터페이스를 사용하여 애플리케이션을 설계, 개발, 테스트 및 배포하고 컴퓨터 비전 기능을 데이터베이스 관리, 비즈니스 로직 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)와 원활하게 통합할 수 있습니다. AppMaster 사용하면 기술 지식이 없는 사용자라도 최첨단 컴퓨터 비전 기술에 액세스하여 맞춤형 솔루션을 구축하고 워크플로를 최적화하며 빠르게 진화하는 AI 및 ML 환경에서 앞서 나갈 수 있습니다.
