데이터 증강2 GAN을 활용한 이미지 생성 기술의 모든 것 GAN의 기본 개념 이해하기GAN이란 무엇인가GAN(Generative Adversarial Network)은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 연구팀에 의해 처음으로 제안된 딥러닝 프레임워크로, 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망이 경쟁적인 관계를 통해 함께 학습하며 발전하는 독특한 구조를 가집니다. 생성자는 새로운 데이터를 만들어 내는 역할을 하고, 판별자는 이 데이터를 실제 데이터와 비교하여 진위 여부를 판단합니다. 이 두 네트워크는 서로를 속이려는 경쟁을 통해 성능을 개선하며, 궁극적으로 생성자는 점점 더 사실적인 데이터를 생성할 수 있게 됩니다.GAN의 주요 구성 요소생성자(Generator)생성자는 무작위 노이즈 벡터(z)를 입력으로 받.. 2024. 12. 24. 객체 분류를 위한 CNN의 모든 것: 기초부터 실전까지 딥러닝 기술이 급격히 발전하면서 컴퓨터 비전 분야에서 새로운 가능성과 혁신이 열리고 있습니다. 특히, 객체 분류(Object Classification) 작업은 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)의 등장으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 이번 글에서는 CNN의 기본 원리와 역사에서부터, 이를 활용한 객체 분류 모델의 설계와 학습, 실제 적용 사례에 이르기까지 폭넓은 내용을 다룹니다.객체 분류는 이미지 내 대상이 특정 클래스에 속하는지를 판별하는 작업입니다. 예를 들어, 사진 속 강아지와 고양이를 구별하거나, 물체를 인식해 분류하는 등의 작업이 이에 해당합니다. CNN은 이미지 데이터를 처리하고 학습하기에 최적화된 구조를 가지고 있어 이러한 작업에서 탁월한 성능을 .. 2024. 12. 23. 이전 1 다음