블에 매핑하는 간단한 신경망을 만들어 보며 컴퓨터 비전을 시작해 보았습니다. 의류 아이템을
잘 감지하는 신경망을 만들었지만 확실히 제한적입니다. 이 신경망은 아이템 하나가 이미지 중
앙에 놓인 작은 흑백 이미지로 훈련되었습니다.
모델을 한 단계 더 발전시키려면 이미지에 있는 특징을 감지해야 합니다. 예를 들어 이미지에
있는 원본 픽셀을 보는 것 대신에 이미지를 어떤 구성 요소로 필터링하는 방법이 있다면 어떨
까요? 원본 픽셀 대신 이런 구성 요소를 매핑하면 이미지 안의 내용을 훨씬 더 효과적으로 감
지할 수 있습니다. 이전 장에서 보았던 패션
MNIST
데이터셋을 생각해 보죠. 신발을 감지할
때 이미지 아래에 모여 있는 검은 픽셀에 의해 활성화되었을지도 모릅니다. 이 부분을 신발이
라고 생각했을지 모르죠. 하지만 신발이 중앙에 있지 않거나 이미지 프레임을 채우지 못하면
이런 논리는 성립되지 않습니다.
특징을 감지하는 방법은 우리에게 익숙한 사진과 이미지 처리 방법에서 찾을 수 있습니다. 포
토샵이나 김프
GIMP
같은 도구를 사용해 이미지를 선명하게 ...
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