1. Object detection이 뭔가요?

안녕하세요

이번 chapter에서는 Object detection에 대해서 알아보고 관련된 대표적인 모델들을 알아볼 거에요~

먼저 Object Detection(객체검출)이란 개념에 대해서 알아볼까요?

<1. Object Detection 이란>

CNN (Convolutional Neural Network) 모델이 하는일은 이미지를 classification (분류)하는 것이었어요. 그래서 어떤 이미지가 들어오면 해당 이미지 내의 객체들이 무엇인지 알려주었어요.

Object detection에서는 classification 뿐만 아니라 localization이라는 개념도 포함되어 있어요 (Object detection = classification + localization). Localization이란 객체라고 판단되는 곳에 직사각형(bounding box)를 그려주는거에요. 

<사진1>

만약 어떤 이미지를 입력했을때 그 결과가 해당 객체를 localization(bounding box) 해주고, 해당 box안에 있는 객체가 무엇인지 classification까지 해준다면 그것을 우리는 Object Detection(객체검출)이라고 해요. 

<사진1>

<2. Object detection 응용>

1) 자율주행

Object Detection을 이용한다면 자율주행도 가능해질 수 있을거에요. Object detection을 자동차에 적용하면 자동차는 '눈'을 갖을 수 있게되요. 그렇기 때문에 화면에 보이는 객체가 무엇인지 분별하여 주행을 상황에 맞게 할 수 있게될거에요. 

2) 군사목적

인공지능을 군사적 목적으로 사용하는것을 막고자 여러 노력들이 이루어지고 있지만 반대로 우리가 모르는 곳에서는 이러한 목적으로 연구를 비밀리에 진행하는곳이 많을거에요. 왜냐하면 인류 역사에서 전쟁을 지속적으로 있어왔고 전쟁을 이기기 위한 핵심은 기술이기 때문이에요. 혹여나 공격을 하지 않는다고 하더라도 방어를 위한 시스템은 구축해놔야 하기 때문에 object detection 기술은 유용하게 쓰일 수 있어요.

Object detection 기술이 있다면 미사일을 요격할 수 있는 확률도 올라가겠죠? 

3) 스포츠 분야

또한 스포츠 분야에서는 이러한 object detection을 통해 실시간으로 선수들의 상태나 능력치 등을 살펴볼 수 있고, 경기가 지속될 수록 데이터가 쌓여서 전술패턴도 분석하기 용이할거에요.

지금까지 Object Detection의 개념과 응용사례들을 알아봤어요!

다음글에서는 "딥러닝에서 Object Detection 모델을 학습시킬 때 어떤 데이터로 학습시키는지, Object Detection 모델은 어떻게 성능평가를 하게 되는지"에 대해서 알아보도록 하겠습니다~ 

[사진 래퍼런스]

사진1

https://adeshpande3.github.io/A-Beginner%27s-Guide-To-Understanding-Convolutional-Neural-Networks-Part-2/

사진2

https://mikail0205.github.io/computer%20science/2018/05/20/CS231n-Computer-Vision/