15.3 컴퓨터 비전(CNN)

컴퓨터 비전은 이미지와 비디오에서 유용한 정보를 자동으로 추출하는 기술입니다. 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 인식 및 분류와 같은 컴퓨터 비전 작업에 탁월한 성능을 보이는 딥러닝 모델입니다. CNN은 지역적인 정보를 인식하고 학습하는 데 효과적인 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어를 사용하여 이미지의 특징을 추출합니다.

다음은 TensorFlow와 Keras를 사용하여 간단한 CNN 모델을 구성하고 학습시키는 예제 코드입니다. 이 예제에서는 CIFAR-10 데이터셋을 사용하여 이미지 분류를 수행합니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 데이터 불러오기 및 전처리
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data()
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
train_labels = to_categorical(train_labels)
test_labels = to_categorical(test_labels)

# CNN 모델 구성
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32)

# 모델 평가
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)

이 코드는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

1. CIFAR-10 데이터셋을 불러오고 정규화합니다.
2. 컨볼루션 레이어(Conv2D)와 풀링 레이어(MaxPooling2D)를 사용하여 CNN 모델을 구성합니다.
3. 모델을 컴파일하고 학습시킵니다.
4. 학습된 모델을 테스트 데이터셋으로 평가합니다.

CNN은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 객체 인식, 이미지 세분화, 이미지 생성 등과 같은 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. CNN을 사용하면 이미지의 복잡한 패턴과 구조를 효과적으로 학습할 수 있으며, 이를 통해 컴퓨터 비전 작업의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

다음은 Keras와 TensorFlow를 사용하여 이미지 세분화(Image Segmentation)를 수행하는 U-Net 모델을 구성하는 예제입니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

def unet_model(input_shape):
    inputs = layers.Input(input_shape)
    conv1 = layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(inputs)
    conv1 = layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv1)
    pool1 = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)

    # ... 중간 생략 ...

    conv9 = layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv8)
    conv9 = layers.Conv2D(64, 3, activation='relu', padding='same', kernel_initializer='he_normal')(conv9)
    conv10 = layers.Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')(conv9)

    model = models.Model(inputs=inputs, outputs=conv10)

    return model

# U-Net 모델 생성 및 컴파일
model = unet_model(input_shape=(256, 256, 3))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

U-Net 모델은 일반적으로 의료 영상 및 위성 영상 등에서 세분화 작업에 사용되며, 컨볼루션 레이어와 업샘플링 레이어를 사용하여 이미지의 픽셀 수준에서 클래스 레이블을 예측합니다. 이 모델은 U자 형태의 구조를 갖고 있으며, 이를 통해 이미지의 전역적인 정보와 지역적인 정보를 모두 활용하여 세분화를 수행합니다.

이와 같이, CNN은 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow와 Keras를 사용하여 여러 가지 CNN 구조를 구성하고 학습시킬 수 있으며, 이를 통해 컴퓨터 비전 관련 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.