핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

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14

장

합성곱 신경망을 사용한 컴퓨터 비전

하나의 물체를 분류하고 위치를 잘 추정했지만 (꽃 데이터셋처럼) 이미지에 여러 물체가 들어

있는 경우는 어떻게 해야 할까요?

14.9

객체 탐지

하나의 이미지에서 여러 물체를 분류하고 위치를 추정하는 작업을

객체

탐지

object

detection

라고 합

니다. 몇 년 전까지 널리 사용되던 방법은 하나의 물체를 분류하고 위치를 찾는 분류기를 훈련

한 다음 [그림

14

-

24

]처럼 이미지를 모두 훑는 것입니다. 이 예에서는 이미지를

6

×

8

격자

grid

로 나누고 하나의

CNN

(굵은 검정 사각형 )이 모든

3

×

3

영역을 지나갑니다. 이

CNN

이 이미

지 왼쪽 상단을 지나갈 때 가장 왼쪽에 있는 장미꽃의 일부를 감지합니다.

45

그다음 오른쪽으

로 한 스텝 이동해서 같은 꽃을 다시 감지합니다. 그다음 스텝에서 가장 위쪽에 있는 장미꽃을

감지하기 시작합니다. 다시 오른쪽으로 한 스텝 이동해서 같은 꽃을 감지합니다. 이런 식으로

CNN

이 전체 이미지를 슬라이딩하면서 모든

3

×

3

영역을 봅니다. 또한 객체 크기가 서로 다르

기 때문에

CNN

이 다른 크기의 영역을 슬라이딩할 수 있습니다. 예를 들어

3

×

3

영역이 끝나

면

CNN

이

4

×

4

영역도 슬라이드할 수 있습니다.

그림

14-24

이미지 위를 슬라이딩하면서 여러 물체를 감지합니다 ...