KM-Hana

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 이미지 분석(Image Analysis)을 연구하거나, 산업에 적용하다 보면 영상 분석(Video Analysis)에 대해서 종종 접하게 됩니다. 영상 분석을 접할 기회가 적은 편이고, '이미지 분석하는 것도 힘든데.. 영상분석이라니..'라는 막연한 두려움 때문에, 그동안 다루지 못했었습니다. 이번 기회에 영상 분석에 대한 진입장벽을 낮추고자, "영상 분석이 무엇인가?"를 주제로 다루겠습니다. ( 오히려, 이 글이 영상분석에 대한 진입장벽을 높이지 않길 기도하면서.. ) heartbeat.fritz.ai/computer-vision-from-image-to-video-analysis-d1339cf23961 Computer Vision and Deep Learning: ..

'Deep Learning을 실산업에 적용할 때 가장 큰 문제가 무엇일까?' 라는 질문에 주저없이 답변 드릴 수 있다. 첫번째도, 데이터와 레이블링 두번째도, 데이터와 레이블링 세번째도, 데이터와 레이블링 였다. 데이터를 수집하는 것도 수 많은 비용이 발생되고, 그 데이터를 레이블링하는데 수 많은 장애물이 발생된다. 1) 누가 레이블링 할 것인가? 2) 비용은 누가 지불할 것인가? 3) 얼마나 레이블링을 해야되는건가? 이러한 고객과 딥러닝 개발자, 사업부서간의 줄다리기 끝에서, 고객은 AI에 대해서 크게 실망하며, 'AI를 하겠다'는 생각이 잘 못되었음을 깨닫게 된다. 딥러닝 개발자, AI 개발자로서의 적은 데이터로 적은 레이블링을 통해, 모델을 개발해야함을 절감했으며 이를 해결하기위한 방법론들을 작성해..