이미지 분류는 기계 학습의 중요한 응용 프로그램 중 하나입니다.
이미지 분류 모델은 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 주어진 이미지를 다양한 클래스 또는 카테고리로 분류합니다.
이를 위해 주로 심층 신경망 구조를 사용하며 모델은 학습 데이터 세트를 기반으로 이미지의 특징을 자동으로 학습합니다.
영상 분류는 컴퓨터 비전, 의료 진단, 자율주행 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 정확한 분류 성능을 위해 다양한 최적화 기술이 연구되고 있습니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
머신러닝을 활용한 이미지 분류의 기본 원리
1. 데이터 전처리
데이터 전처리는 이미지 분류 모델의 성능을 향상시키는 매우 중요한 단계입니다.
먼저, 입력된 이미지의 크기를 조정하고 이를 특정 크기로 변환하는 작업이 필요합니다.
일반적으로 모델이 일관된 입력을 받을 수 있도록 모든 이미지를 동일한 크기로 변환해야 합니다.
추가적으로 픽셀 강도를 0에서 1 사이의 값으로 조정하여 이미지를 정규화합니다.
데이터 전처리 단계에서는 이미지 회전, 확대, 축소, 반전 등 다양한 변환을 수행하여 데이터의 다양성을 높일 수 있습니다.
이러한 변형은 데이터 세트를 부풀리고 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. 심층 신경망 구조
머신러닝 기반 이미지 분류 모델은 주로 Deep Neural Network 구조를 사용합니다.
인간 두뇌의 신경망 구조를 모방한 학습 알고리즘으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다.
입력 레이어는 영상의 각 픽셀 값을 전달받고, 히든 레이어는 입력 레이어로부터 전달받은 값을 이용하여 영상의 특징을 추출합니다.
은닉층은 여러 개의 층으로 구성될 수 있으며, 각 층은 다양한 수의 뉴런으로 구성됩니다.
마지막으로 출력 레이어는 각 클래스에 해당하는 확률로 입력 이미지를 분류합니다.
3. 모델 훈련
이미지 분류 모델의 훈련은 레이블이 지정된 이미지의 대규모 데이터 세트를 사용하여 수행됩니다.
훈련에는 입력 이미지를 모델에 주입하는 작업이 포함되며, 모델은 입력 이미지를 분류하고 예측합니다.
그런 다음 모델의 예측과 정답을 비교하여 오류를 계산하고, 이 오류를 최소화하는 방식으로 모델의 매개변수를 업데이트합니다.
이 과정을 반복함으로써 모델 오류가 최소화되고 일반화 성능이 향상됩니다.
이때, 훈련 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터를 분리하여 모델의 성능을 평가합니다.
알아두면 유용한 추가 정보
1. 이미지 분류 모델의 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리 단계에서 더 많은 변형을 제공하여 데이터 세트를 확장할 수 있습니다.
예를 들어, 이미지를 수평으로 이동하거나, 밝기를 변경하거나, 이미지의 일부를 잘라낼 수 있습니다.
2. 심층 신경망 구조는 모델의 성능을 향상시키기 위해 다양한 활성화 함수와 최적화 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
예를 들어 ReLU 활성화 함수와 Adam 최적화 알고리즘은 이미지 분류 모델에 일반적으로 사용됩니다.
3. 모델 훈련 중에 과적합 문제가 발생할 수 있습니다.
과적합(Overfitting)은 모델이 훈련 데이터에 대해 과도하게 최적화되어 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 현상입니다.
이를 방지하기 위해 정규화 기술과 교차 검증을 활용할 수 있습니다.
4. 훈련 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터의 비율은 일반적으로 6:2:2로 설정됩니다.
훈련 데이터는 모델을 훈련하는 데 사용되고, 검증 데이터는 모델의 성능을 평가하고 하이퍼파라미터를 조정하는 데 사용됩니다.
마지막으로 테스트 데이터를 사용하여 최종 모델의 일반화 성능을 평가합니다.
5. 이미지 분류 모델의 성능은 다양한 요인에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
따라서 모델 성능을 향상시키기 위해서는 다양한 하이퍼파라미터 조정, 모델 구조 변경 등이 필요할 수 있습니다.