Ensemble 이란?Ensemble이란 여러 개의 모델을 조합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 달성하려는 기법을 말한다. 머신러닝 및 딥러닝에서, 서로 다른 모델이나 같은 구조의 모델을 조합하면 단일 모델의 한계를 보완하고, 더 일반화된 예측 성능을 얻을 수 있다.Segmentation에서 ensemble을 활용하면 서로 다른 모델의 예측 결과를 조합하여 성능을 향상시킬 수 있다. 이번 글은 segmentation에 사용할 수 있는 ensemble 기법들을 소개하겠다.기본 Ensemble  1. Majority Voting (Pixel-wise Voting)Majority Voting (Pixel-wise Voting)는 Segmentation 작업에서 각 픽셀 단위로 여러 모델의 출력 결과를 조합하..

1. 이미지 탐지 종류1) Classification (분류)Classification은 가장 기본적인 이미지 처리 기법 중 하나입니다. 단어 그대로, 이미지를 특정 클래스 또는 카테고리로 분류하는 작업을 의미합니다. 주어진 이미지를 보고 이 이미지가 어떤 객체를 포함하고 있는지 결정하는 것이죠.   예시)개, 고양이, 자동차와 같은 여러 카테고리가 있을 때, 이미지 속에 어떤 것이 있는지 맞추는 작업입니다. 예를 들어, 강아지 사진을 넣으면 '개'라는 클래스로 분류하는 것이 Classification입니다. 특징)이미지를 전체적으로 보고 하나의 클래스만 예측비교적 간단한 문제를 해결하는 데 적합     2) Object Detection (객체 탐지)Object Detection은 한 단계 더 나아간 ..

Class Activation Mapping (CAM)과 Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM)은 딥러닝 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Network)의 예측 과정을 시각화하는 강력한 도구들입니다. 이 방법들은 모델이 이미지의 어느 부분을 보고 특정 클래스를 예측했는지 시각적으로 이해할 수 있게 도와줍니다.1. Class Activation Mapping (CAM)CAM은 특정 클래스에 대한 예측에 기여하는 이미지의 영역을 시각화하는 방법입니다. 이 방법은 일반적으로 모델의 마지막 컨볼루션 레이어와 완전 연결(FC) 레이어 사이에서 이루어집니다. CAM의 기본 아이디어는 각 클래스에 대해, 모델이 어느 영역에 주목했는지를..

ZFNet 1. ZFNet 이란?딥러닝이 놀라운 성능을 보여주지만, 많은 사람들에게 딥러닝 모델, 특히 CNN(Convolutional Neural Networks) 모델의 내부는 여전히 "블랙박스"처럼 느껴집니다.  왜냐하면, 우리가 이미지를 입력하면 모델은 수많은 계산을 거쳐 결과를 출력하지만, 그 과정이 눈에 보이지 않기 때문이죠. 하지만, 우리는 ZFNet(Zeiler and Fergus Network)을 통해 이 블랙박스의 내부를 들여다볼 수 있습니다. ZFNet은 AlexNet을 기반으로 발전된 CNN 모델로, 특히 CNN의 내부 작동 방식을 시각화하여 우리가 CNN이 이미지를 어떻게 처리하는지 더 잘 이해할 수 있게 도와줍니다. 2. ZFNet 적용 코드 import osimport torc..