Detection/Tracking과 Image Segmentation은 이미지 또는 영상에 모두 적용될 수 있으며, 그들이 해결하려는 문제나 사용하는 방식에 따라 선택됩니다.
이미지 세분화
(Image Segmentation):
은 이미지를 여러 영역으로 분할하는 과정입니다. 이는 단일 이미지에서 사용되지만, 연속된 이미지 또는 영상 프레임에서도 사용될 수 있습니다. Image Segmentation의 목표는 이미지 내의 관심 영역을 식별하고 분리하는 것입니다. 이는 객체의 정확한 모양과 위치를 파악하거나, 이미지의 특정 부분에만 작업을 수행하는 등의 작업에 유용합니다.
객체 탐지
(Object Detection):
객체 탐지는 이미지나 비디오에서 물체(객체)의 존재와 위치를 식별하는 작업을 의미합니다. 주어진 이미지 또는 비디오 프레임에서 객체를 식별하고, 객체가 있는 위치에 경계 상자(Bounding Box)를 그리는 것이 일반적입니다. 각 객체에 대해 클래스 레이블(예: 사람, 자동차, 개 등)과 함께 감지되는 것이 일반적입니다. 주요 목표는 이미지 또는 비디오에서 여러 객체를 식별하고 해당 객체의 클래스 및 위치 정보를 제공하는 것입니다.
객체 추적
(Object Tracking):
객체 추적은 이미지 시퀀스 또는 비디오에서 객체의 움직임을 지속적으로 감지하고 추적하는 작업을 의미합니다. 이미지 또는 비디오에서 첫 프레임에서 객체를 식별한 후, 후속 프레임에서 해당 객체가 어디로 이동했는지 추적합니다. 이전 위치와 객체의 움직임을 기반으로 객체의 새로운 위치를 예측하거나 갱신하여 추적하는 것이 목표입니다. 추적은 실시간 객체 추적, 움직임 추적, 객체의 속도 및 경로 예측 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.
요약하자면, 객체 탐지는 이미지에서 객체를 식별하고 위치를 찾는 것에 중점을 두며, 객체 추적은 객체가 시간이 지남에 따라 움직이는 동안 객체의 움직임을 유지하고 추적하는 것에 중점을 둡니다.
White noise
:정보량이 많이 있는 모든 주파수의 성분을 가지고 있는 noise 데이터
주로 흰색 노이즈는 각 주파수가 동일한 강도로 포함되어 있어 오디오 및 신호 처리에서 사용됩니다. 또한, 주변 소음을 제거하거나 마스킹하기 위해 활용될 수 있습니다. 흰색 노이즈는 균일한 에너지를 가지고 있어서 다른 주파수 필터링 및 신호 처리 작업에서 참조 신호 또는 비교 기준으로 사용될 수 있습니다.
일반적으로, 흰색 노이즈는 시간 영역에서는 랜덤하게 변화하는 신호를 나타내며, 연속적인 모든 주파수를 균일하게 갖는 특징을 가지고 있습니다.
언어 모델(language model). 언어 모델은 앞뒤로 단어가 있을 때 가운데 단어를 맞추는 모델
GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 둘 다 딥 러닝 모델 중 하나로, 자연어 처리 분야에서 각기 다른 방식으로 사용됩니다.
GPT
(Generative Pre-trained Transformer)
사람처럼 유창한 글을 쓰는 것으로 널리 알려진 GPT 모델은 텍스트 생성 모델 중 가장 대표적인 것입니다. 이 모델의 학습 데이터는 주어진 문장 다음에 오기에 가장 적당한 단어를 맞추는 방식으로 구성됩니다.
GPT는 OpenAI에서 개발한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 한 모델입니다. 주로 자연어 생성에 사용되며, 이전 텍스트 정보를 사용하여 다음 단어를 예측하고 문장을 생성하는 데 특화되어 있습니다. GPT는 텍스트의 일부를 보고 문맥을 이해하고 다음 단어를 예측하며, 이를 반복하여 일련의 문장을 생성합니다. GPT 모델은 텍스트 생성, 번역, 요약 등에 활용됩니다.
BERT
(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
텍스트의 의미를 정확하게 분석하는 작업에 널리 활용되는 가장 대표적인 언어 모델입니다. 이 모델의 학습 데이터는 텍스트에서 중간 위치를 빈칸으로 가려놓고 그게 무엇인지 맞추는 방식으로 구성됩니다.
혹시 빈칸의 단어를 맞추는 방식이 아니라 다음 단어들의 순서를 바르게 정리하시오 로 학습 데이터를 구성할 수도 있냐구요? 맞습니다. BERT 이후 발표된 XLNET이라는 언어 모델에는 이런 방식의 학습 데이터가 실제로 사용됩니다.
BERT는 구글이 개발한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 사용하는 언어 모델입니다. BERT는 양방향으로 문맥을 파악하는 데 중점을 두고 있습니다. 문장을 양쪽 방향으로 모두 고려하여 각 단어의 문맥을 이해하고, 문장에 내재된 의미와 관계를 파악합니다. 이를 통해 문장의 의미를 이해하고 다양한 자연어 처리 작업에 활용됩니다. BERT는 문장 분류, 질의 응답, 목적 지향형 문서 분류 등 다양한 작업에 사용됩니다.
두 모델 모두 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며, 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 각 모델은 텍스트의 다양한 측면에서의 이해를 높이고 자연어 처리 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
