세그멘테이션2 자동화된 이미지 라벨링: 효율적인 데이터 관리의 핵심 자동화된 이미지 라벨링은 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여 대량의 이미지를 신속하고 정확하게 라벨링하는 과정입니다. 이는 특히 데이터가 중요한 AI 모델 개발과 같은 프로젝트에서 필수적인 역할을 합니다. 과거에는 사람이 수작업으로 이미지를 분류하고 태그를 지정했지만, 이제는 자동화된 시스템을 통해 시간과 비용을 대폭 절약할 수 있습니다. 이러한 기술은 의료, 제조, 농업, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 점점 더 중요하게 여겨지고 있습니다.이미지 라벨링 자동화를 구현하기 위해서는 신뢰성 높은 데이터셋, 효과적인 알고리즘, 그리고 적절한 도구가 필요합니다. 이 글에서는 자동화된 이미지 라벨링의 주요 개념, 장점, 도구, 그리고 구현 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.자동화된 이미지 라벨링이란?자동화된 .. 2024. 12. 14. 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)의 모든 것: 차세대 컴퓨터 비전 기술 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)의 모든 것: 차세대 컴퓨터 비전 기술비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT)는 기존 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 대체하거나 보완할 수 있는 차세대 컴퓨터 비전 모델로 주목받고 있습니다. 특히 Google Research가 2020년에 발표한 이후, ViT는 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션 등 다양한 비전 태스크에서 뛰어난 성능을 입증하며 많은 연구와 산업에서 빠르게 채택되고 있습니다. 트랜스포머는 원래 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신을 일으켰던 모델이지만, 비전 트랜스포머는 이를 이미지 데이터에 적용해 새로운 돌파구를 마련한 사례입니다.ViT는 CNN과 달리 이미지.. 2024. 10. 27. 이전 1 다음