객체 탐지 방법

크게 두 단계로 나뉜다.

훈련(Training) 단계랑 테스트(Test) 단계

 

1. Training Stage (훈련 단계)

• 데이터 수집: 먼저 객체 이미지랑 객체가 아닌 이미지(배경 이미지)를 아주 많이 모아야 한다. 예를 들어, 고양이 탐지 프로그램이라면 고양이 사진이랑 고양이 아닌 사진들을 모으는 거다.
• 특징(feature) 추출: 이제 그 이미지들에서 객체를 대표할 수 있는 중요한 특징들을 뽑아야 한다. 예를 들어, 고양이 사진이라면 고양이의 귀 모양이나 털 패턴
• 분류기(Classifier) 설계: 마지막으로 이 특징들을 바탕으로 객체를 구분할 수 있는 분류기를 설계한다. 혹은 특정 기준(Threshold)을 정해서, "이건 고양이다 vs 아니다"라고 판단할 수 있도록 훈련시킨다.

 

2. Test Stage (테스트 단계)

• 입력 이미지에서 특징 추출: 훈련된 모델을 사용하기 위해, 새로 들어오는 이미지에서도 동일한 방식으로 특징을 추출한다.
• 탐지: 이제 그 특징들을 훈련된 분류기에 넣어 "이건 객체 맞아!", "아니야~ 그냥 배경일 뿐이야~"라고 탐지한다.

 

쉽게 말하면, 컴퓨터한테 "이게 고양이야" 하고 수백, 수천 번 보여주면서 가르친 다음에, 나중에 새로운 이미지가 들어왔을 때 "이게 고양이 맞아?"라고 물어보는 과정이다.