이미지 분류

이미지 분류란 무엇인가?

이미지 분류는 머신 러닝(ML)을 사용하여 이미지를 분석하고 그 주요 대상을 식별하는 과정이다. 이미지 분류는 객체 감지(object detection) 및 객체 위치 식별(object localization)과 같은 고급 컴퓨터 비전 작업에서 중요한 역할을 한다.

이미지 분류의 작동 방식

이미지 분류는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 이미지에서 관련 특징을 추출하고, 이 특징들을 바탕으로 이미지가 속한 상위 카테고리(클래스)를 예측한다.

학습이 완료되면 모델에 라벨이 지정되지 않은 새로운 이미지를 제시하고, 모델이 학습한 패턴을 바탕으로 그 이미지를 분류할 수 있다.

이미지 분류 유형

이미지 분류는 이진 분류, 다중 클래스 분류, 다중 레이블 분류로 나눌 수 있다.

이미지 분류 알고리즘 및 모델

이미지 분류 알고리즘은 계층형(hierarchical) 또는 평면형(flat)일 수 있다.

평면형 알고리즘은 이미지의 최종 등급을 직접 예측한다. 계층형 알고리즘은 가장 일반적인 클래스를 먼저 예측한 다음 점진적으로 하위 레벨의 더 세부적인 하위 클래스로 예측 범위를 좁혀간다.

평면형 알고리즘과 계층형 알고리즘을 선택하는 것은 특정 문제와 속도와 정확성 간의 균형에 따라 달라진다. 평면형 알고리즘은 일반적으로 클래스 수가 제한된 단순한 문제에 적합한 반면, 계층형 알고리즘은 클래스 수가 많고 명확한 계층 구조가 있는 복잡한 문제에서 더 나은 성능과 해석 가능성을 제공할 수 있다.

이미지 분류 모델 훈련 방법

이미지 분류 모델은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습, 자기 지도 학습(전이 학습) 기법을 사용해 훈련할 수 있다.

지도 학습 분류 모델(Supervised Classification Models)

지도 학습은 레이블이 지정된 이미지를 사용하여 새로운 모델을 훈련시킨다. 필요한 레이블링된 데이터의 양은 작업의 복잡성과 모델이 분류해야 할 이미지의 다양성에 따라 달라진다.

클래스 수가 적은 간단한 작업에는 클래스 당 수백 개의 이미지로 충분할 수 있지만, 클래스 수가 많은 복잡한 작업에는 수백만 개의 레이블이 붙은 이미지가 필요할 수 있다.

비지도 학습 분류 모델(Unsupervised Classification Models)

비지도 학습은 레이블이 없는 이미지를 사용하여 모델을 훈련시킨다. 모델은 이미지를 분석하여 패턴을 찾고, 그 패턴을 사용하여 유사한 이미지를 하나의 클래스에 군집화한다. 이 기법은 인간의 개입(Human in the Loop, HiTL)을 통해 각 클래스에 레이블을 부여하는 방식이다.

준지도 학습 분류 모델(Semi-Supervised Classification Models)

반지도 학습 분류 모델은 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 지정되지 않은 데이터를 함께 사용한다. 기본적으로 이 모델은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 더 큰 데이터 세트에 대한 학습 과정을 안내한다. 이 기법은 레이블이 붙은 이미지가 부족하거나 비용이 많이 드는 경우 유용하다.

자기 지도 학습 분류 모델(Self-Supervised Classification Models)

자기 지도 학습 분류 모델은 기초 모델을 기반으로 훈련되며 전이 학습을 통해 보이지 않는 새로운 이미지의 클래스를 예측한다.

CNN 이미지 분류

오늘날 대부분의 이미지 분류 모델은 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 알고리즘을 사용한다. CNN은 이미지 처리 및 분류를 위해 특별히 설계된 고유한 아키텍처를 가지고 있다. 이 유형의 학습 알고리즘은 객체 감지와 같은 관련 작업에도 적용될 수 있다.

이미지 분류 vs. 객체 감지

이미지 분류와 객체 감지는 모두 컴퓨터 비전에서 중요한 작업이지만, 각각의 다른 목표를 가지고 있다.

이미지 분류는 이미지의 주요 피사체를 예측한다. 객체 감지는 이미지 내에 어떤 객체가 있는지 예측한다.

이미지 분류 평가에 사용되는 기법

머신 러닝 엔지니어들은 이미지 분류 모델의 강점과 약점을 이해하기 위해 다양한 평가 기법을 사용할 수 있다. 이 정보는 모델의 성능을 개선하고, 편향성을 해결하며, 실제 응용 프로그램에서 모델의 효과성을 보장하는 데 필수적이다.

중요한 평가 기법에는 다음과 같은 지표들이 포함된다:

이미지 분류 응용 분야

이미지 분류는 다음과 같은 다른 컴퓨터 비전 작업에서 여러 가지 용도로 사용된다:

• 객체 감지
• 객체 수 세기
• 이미지 분할
• 이미지 검색
• 얼굴 인식
• 의료 이미지 분석
• 행동 인식

이미지 분류 예시

이미지 분류는 다양한 산업과 연구 분야에서 널리 사용된다. 예를 들어, 이 기술은 위성 이미지나 항공 이미지를 숲과 같은 다양한 토지 피복 클래스로 분류하는 데 사용할 수 있다.

원격 탐사에서 이미지 분류는 산림 벌채를 모니터링하고 시간에 따른 토지 이용 변화를 추적하는 데 강력한 도구로 사용된다.

이미지 분류는 사용자가 소셜 미디어 사이트에 게시한 이미지를 분류하는 데에도 사용된다. 예를 들어, 페이스북과 인스타그램은 이미지 분류를 사용하여 허용되는 사용 기준을 충족하지 않는 이미지를 식별한다. 객체 감지는 이미지 분류에 기여하는 특정 요소를 예측함으로써 이 과정을 더욱 향상시킬 수 있다.

이미지 분류의 장점 및 단점

이미지 분류 모델은 다른 유형의 인공 지능(AI)과 마찬가지로 장단점을 가지고 있다.

결론

인공 지능(AI)의 발전하는 특성 상, 새로운 기술과 기법을 포함하도록 이미지 분류의 의미를 지속적으로 재평가할 필요가 있다. 예를 들어, 앞으로 이미지 분류 모델은 객체 감지 모델과 통합될 가능성이 있으며, 객체 감지 모델은 객체 수 세기 및 객체 위치 식별 모델과 통합될 것이다.

자주 묻는 질문