[파이썬] 컴퓨터 비전을 위한 CNN 아키텍처 소개

05 Sep 2023

python

컴퓨터 비전은 컴퓨터를 사용하여 이미지나 동영상과 같은 시각적 인식 작업을 수행하는 분야입니다. CNN (Convolutional Neural Network)은 이러한 컴퓨터 비전 작업에 가장 널리 사용되는 딥러닝 아키텍처입니다. 이번 블로그에서는 CNN의 기본 아키텍처 및 주요 구성 요소에 대해 소개하겠습니다.

CNN의 기본 아키텍처

CNN은 크게 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

Convolutional Layer (합성곱층)
Pooling Layer (풀링층)
Fully Connected Layer (완전 연결층)

1. Convolutional Layer (합성곱층)

Convolutional layer는 입력 이미지와 필터 간의 합성곱 연산을 수행합니다. 이러한 합성곱 연산을 통해 이미지의 특징을 추출합니다. 각 필터는 특정한 특징을 감지하는 역할을 하며, 하나의 필터는 하나의 특징 맵(feature map)을 생성합니다. Convolutional layer는 합성곱 연산의 결과로 나온 특징 맵들을 출력으로 반환합니다.

2. Pooling Layer (풀링층)

Pooling layer는 특징 맵의 크기를 줄이는 역할을 합니다. 이를 통해 계산량을 줄이고, 불필요한 정보를 제거할 수 있습니다. 일반적으로 Max pooling이 가장 많이 사용되며, 가장 큰 값을 선택하여 특징 맵을 축소합니다.

3. Fully Connected Layer (완전 연결층)

Fully connected layer는 전체 특징 맵을 입력으로 받아, 각 클래스에 대한 확률 값을 출력합니다. 이를 통해 입력 이미지를 분류할 수 있습니다. 일반적으로 softmax 함수를 사용하여 각 클래스에 대한 확률 값을 계산합니다.

예제 코드

다음은 Python에서 keras를 사용하여 간단한 CNN 아키텍처를 구현하는 예제 코드입니다.

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# CNN 모델 생성
model = Sequential()

# Convolutional Layer 추가
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

# Pooling Layer 추가
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# Flatten Layer 추가
model.add(Flatten())

# Fully Connected Layer 추가
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 모델 요약 정보 출력
model.summary()

이 예제에서는 입력 이미지 크기가 64x64x3이고, 필터 개수가 32인 3x3 크기의 Convolutional Layer를 사용합니다. 또한 2x2 크기의 Max Pooling Layer와 128 개의 뉴런을 가진 Fully Connected Layer를 추가합니다. 마지막으로, softmax 함수를 사용하여 10 개의 클래스에 대한 확률 값을 계산합니다.

이제 여러분은 컴퓨터 비전 작업에 사용될 수 있는 CNN 아키텍처의 기본을 이해하고, 예제 코드를 통해 실제로 CNN을 구현할 수 있는 기술을 습득하였습니다. CNN은 이미지 분류, 객체 감지, 영상 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 활용됩니다. 추가적인 학습과 연구를 통해 CNN을 더욱 심화시켜 다양한 응용 분야에 적용할 수 있습니다.