이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 사물 인식을 위한 신경망 모델 구조에 대해 알아보겠습니다. 신경망은 뇌를 모방한 알고리즘으로, 딥러닝과 관련된 많은 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 사물 인식은 그 중 하나로, 컴퓨터 비전 분야에서 주로 사용됩니다.
CNN 모델
사물 인식을 위해 가장 널리 사용되는 신경망 모델은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)입니다. CNN은 이미지 처리에 특화되어 있어서 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
합성곱 레이어
CNN은 주로 합성곱 레이어(Convolutional Layer)와 풀링 레이어(Pooling Layer)로 구성됩니다. 합성곱 레이어는 이미지에서 특징을 추출하기 위해 사용되는 레이어입니다. 입력 이미지에 필터(kernel)를 적용하여 새로운 특징 맵(feature map)을 생성합니다.
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 입력 이미지
input_image = np.random.rand(32, 32, 3)
# 필터
filter = np.array([
[[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]],
[[-1, 0, 0], [0, -1, 0], [0, 0, -1]]
])
# 합성곱 연산
output_feature_map = tf.nn.conv2d(input=tf.expand_dims(input_image, axis=0), filters=tf.expand_dims(filter, axis=-1), strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
print(output_feature_map.shape) # (1, 32, 32, 2)
풀링 레이어
풀링 레이어는 합성곱 레이어의 출력을 다운샘플링하여 특징 맵의 크기를 줄이는 역할을 합니다. 일반적으로 최대 풀링(Max Pooling)이 가장 많이 사용되며, 입력 영역에서 가장 큰 값만 선택하여 출력합니다.
# 최대 풀링 연산
output_pooling = tf.nn.max_pool(input=output_feature_map, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
print(output_pooling.shape) # (1, 16, 16, 2)
정확도 향상을 위한 추가적인 레이어
CNN 모델에는 위에서 설명한 합성곱 레이어와 풀링 레이어 외에도 추가적인 레이어를 사용하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들면, 완전 연결 레이어(Fully Connected Layer)와 드롭아웃(Dropout) 등이 있습니다.
# 완전 연결 레이어
output_fc = tf.layers.dense(inputs=flatten_pooling, units=64, activation=tf.nn.relu)
# 드롭아웃
output_dropout = tf.layers.dropout(inputs=output_fc, rate=0.5, training=is_training)
결론
이렇게 파이썬을 사용하여 사물 인식을 위한 신경망 모델의 구조를 알아보았습니다. CNN을 중심으로 구성된 신경망 모델은 이미지 처리 작업에 많이 사용되며, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다.
#참고자료
- TensorFlow
- [딥러닝 인공지능](https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/cnn#:~:text=A%20Convolutional%20Neural%20Network%20(CNN,interpret%20the%20image%20or%20sound.)
- 딥러닝 CNN