귀퉁이 서재

초창기 객체 탐지 모델인 R-CNN, SPP-net, Fast R-CNN, Faster R-CNN에 관해 알아보겠습니다. 각 객체 탐지 모델의 논문 전체를 따로 정리해 놓았는데, 자세한 내용이 궁금한 분은 아래 링크를 참고해주세요. 논문 리뷰 - R-CNN 톺아보기 논문 리뷰 - SPP-net 톺아보기 논문 리뷰 - Fast R-CNN 톺아보기 논문 리뷰 - Faster R-CNN 톺아보기 이 글에서는 R-CNN, SPP-net, Fast R-CNN, Faster R-CNN의 핵심 구조를 알아보겠습니다. 1. R-CNN 기존 localization 구조의 문제점과 해결 방안 객체 localization을 할 때 원본 이미지와 annotation 정보를 활용합니다. 원본 이미지를 활용해 이미지 분류를 수행..

이번 글에서는 객체 탐지에 관해 알아보겠습니다. 더불어 이미지 분류, Localization, 객체 탐지, 세그멘테이션이 무엇이고, 서로 어떻게 다른지 알아본 뒤, 객체 탐지의 구조와 객체 탐지가 어려운 까닭에 관해 알아보겠습니다. 1. 분류, Localization, 객체 탐지, 세그멘테이션 가장 먼저, 분류, Localization, 객체 탐지, 세그멘테이션이 각각 어떤 뜻인지 알아보겠습니다. 다음 그림을 보시죠. ① 분류(Classification)는 해당 이미지가 어떤 객체(물체)를 나타내는지 분류하는 작업입니다. 가장 간단한 딥러닝 작업이죠. 개와 고양이를 분류하는 예가 있습니다. ② Localization은 이미지 안에 있는 하나의 객체 위치를 찾아주는 작업입니다. 위 그림에서 보시는 바와 같..

이전 글에서 오토인코더의 개념과 원리를 알아봤습니다. 이번 게시글에서는 오토인코더를 직접 구현해보는 실습을 다루겠습니다. 간단한 선형 인코더를 설계한 뒤, 인코딩과 디코딩을 해보겠습니다. 인코딩 결과와 디코딩 결과도 시각화해볼 겁니다. 코드 링크 : https://github.com/BaekKyunShin/Computer-Vision-Basic/blob/main/Project4-AutoEncoder/AutoEncoder.ipynb 아래 코드는 구글 코랩(colab)을 바탕으로 설명합니다. 1. 라이브러리 임포트 필요한 라이브러리를 먼저 임포트합니다. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from tensorf..

오토인코더(AutoEncoder)의 개념을 되도록 쉽게 알아보겠습니다. 각설하고 바로 시작해보죠. 1. 오토인코더의 개념 오토인코더는 입력(input)과 출력(output)이 동일한 값을 갖도록 만든 신경망 구조입니다. 오토인코더의 구조는 다음과 같습니다. 입력 x를 넣으면 출력 x'이 나옵니다. x와 x'은 (거의) 같은 값이 되게끔 하는 신경망 구조죠. 그런데 모양이 조금 특이합니다. 레이어가 점점 줄어들다가 다시 커지는 형태네요. 그래서 오토인코더를 Diabolo Network라고도 합니다. 아래와 같은 놀이기구(?)가 디아볼로라고 하네요. 작아졌다가 커지는 모양이 디아볼로와 같아서 이렇게도 부릅니다. 오토인코더의 가장 중요한 목적은 차원축소(Dimension Reduction)입니다. 어떻게 차원..

철학으로써 불교 사상을 좋아한다. 종교로써는 믿지 않는다. 실증되지 않는 건 알지 못한다는 생각을 갖고 있어서 종교로써는 믿지 않는 것 같다. 기독교든 불교든 힌두교든 마음을 편하게 해주는 사상이라고 생각한다. 기독교와 관련해서는 창세기 밖에 읽어보지 못했고, 힌두교와 관련해선 우파니샤드만 조금 읽었을 뿐이다. 그래서 두 교리의 내용을 전혀 모른다고 봐야겠지만.. ^^ 어쨌든 불교 사상이 조금 더 내 마음을 편안하게 해주는 것 같다. 이번에 을 두 번 읽어보고, 법륜 스님의 라는 책을 한 번 읽어봤다. 기억하고 싶은 내용을 그대로 기록했다. 색즉시공 공즉시색 인도 가서 인도 사람 이야기를 들어보면 파키스탄을 나쁘다고 하고, 파키스탄 사람들 이야기를 들어보면 인도가 나쁘다고 합니다. 팔레스타인 이야기 들어..

이번 글은 이전 게시글과 이어지는 내용입니다. 이번에는 동영상에 등장하는 여러 얼굴 이미지를 바탕으로 감정 분류를 해보겠습니다. 모델 학습까지는 이전 게시글에서 이미 설명했으니 여기서는 코드만 실겠습니다. 자세한 설명은 이전 글을 참고해주세요. 코드 링크 : https://github.com/BaekKyunShin/Computer-Vision-Basic/blob/main/Project3-Emotion_Classification/Emotion_Classification_in_Video.ipynb 아래 코드는 구글 코랩(colab)을 바탕으로 설명합니다. 1. 구글 드라이브 마운트 & 이미지 데이터셋 불러오기 from google.colab import drive drive.mount('/content/dr..

이번에는 신경망을 활용해 얼굴 이미지에서 감정을 분류하는 모델을 만들어보겠습니다. 사실 감정 분류와 이미지 다중 분류는 다를 바 없습니다. 코드 링크 : https://github.com/BaekKyunShin/Computer-Vision-Basic/blob/main/Project3-Emotion_Classification/Emotion_Classification.ipynb 아래 코드는 구글 코랩(colab)을 바탕으로 설명합니다. 1. 구글 드라이브 마운트 & 이미지 데이터셋 불러오기 가장 먼저 구글 드라이브를 마운트합니다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 이어서 감정 분류에 사용할 이미지 데이터를 불러오겠습니다. FER(Fa..

이전 글에서 LBPH 알고리즘 개념에 관해 알아봤습니다. 이번에는 LBPH 알고리즘을 활용해서 얼굴 인식을 하는 실습을 해보겠습니다. 코드 링크 : https://github.com/BaekKyunShin/Computer-Vision-Basic/blob/main/Project2-Face_Recognition/Face_Recognition_with_LBPH.ipynb 아래 코드는 구글 코랩(colab)을 바탕으로 설명합니다. 1. 구글 드라이브 마운트 & 이미지 데이터셋 불러오기 가장 먼저 구글 드라이브를 마운트합니다. from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 이어서 얼굴 인식에 사용할 이미지 데이터를 불러옵니다. 여기서는 Yale fac..

이전 포스트들에서 얼굴 검출(face detection)을 알아봤습니다. 이번에는 얼굴 인식(face recognition)에 관해 알아보겠습니다. 둘은 비슷해 보이지만 다른 개념입니다. 얼굴 검출 : 이미지나 영상에서 사람의 얼굴을 찾는 작업 얼굴 인식 : 이미지나 영상에서 개개인의 고유한 얼굴을 인식하는 작업 얼굴 자체를 찾는 일만을 원한다면 얼굴 검출 작업을 하면 됩니다. 반면, 특정한 개인을 식별하고 싶으면 얼굴 인식 작업을 해야 한다. 코로나가 한창일 때, 우리는 실내 입장 시 카메라 앞에 얼굴을 대고 체온을 측정했었습니. 그때는 얼굴 검출 기술이 필요합니다. 그 사람이 홍길동인지 임꺽정인지는 중요하지 않죠. 그냥 사람의 '얼굴'만 찾아서 체온을 측정하면 되기 때문입니다. 반면, 사무실에 출입할..

이전 게시글에서는 하르 캐스케이드를 활용해 얼굴을 검출하는 방법을 알아봤습니다. 초기 객체 검출 모델이라서 성능이 썩 좋지는 않았습니다. 이번에는 HOG 검출기를 활용해 얼굴을 검출해보겠습니다. 일반적으로 HOG 검출기가 캐스케이드 검출기보다 성능이 좋습니다. HOG 개념에 관해서는 OpenCV - 33. HOG(Histogram of Oriented Gradient) 디스크립터를 참고해주세요. 이론을 설명해놨습니다. 이 게시글에서는 이론은 제외하고 바로 코드로 구현해보겠습니다. 코드 링크 : https://github.com/BaekKyunShin/Computer-Vision-Basic/blob/main/Project1-Face_Detection/HOG_Face_Detection.ipynb 아래 코드는..

하르 캐스케이드는 'Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features' 논문(2001년 발표)에서 제안한 객체 검출기입니다. 상세한 이론은 논문 리뷰 - 캐스케이드 검출기 (Cascade Detector) 톺아보기 게시글에 설명해놨습니다. 궁금하신 분은 참고해보세요. 여기서는 OpenCV 라이브러리를 활용해 캐스케이드 검출기로 얼굴을 검출하는 실습을 해보겠습니다. 구글 코랩 환경에서 구현했습니다. 아래 코드는 모두 구글 코랩 바탕이므로, 다른 에디터에서 작업하신다면 적당히 가감하시면 되겠습니다. 코드 링크 : https://github.com/BaekKyunShin/Computer-Vision-Basic/blob/main/Project1..

캐스케이드 검출기는 물체(특히 얼굴)를 탐지하는 데 사용하는 검출기입니다. 통합 이미지(integral image), AdaBoost를 활용한 피처 선택, 캐스케이드 구조를 사용한다는 특징이 있는 검출기죠. 캐스케이드 검출기에 관한 논문은 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 2001에서 발표되었습니다. 캐스케이드 검출기 논문을 번역/설명해 봤습니다. 논문에 나온 글을 번역하면서 추가로 필요한 설명도 상세하게 덧붙였고요. 틀린 내용이 있으면 피드백 부탁드립니다(퇴고를 하지 않아 문장이 매끄럽진 않을 수도 있습니다). 논문 제목: Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 저자: Paul..

로버트 C. 마틴이 쓴 는 개발자 필독서로 유명하다. 나도 4년 전에 읽었고 꽤 도움을 받은 책이다. 다만 자바를 바탕으로 설명해서 예제는 넘어가며 읽었다. 자바를 잘 모르니까. 그때 '파이썬 버전 클린 코드 책이 있으면 좋을 텐데'라는 생각을 했다. 마침 2022년에 책만 출판사에서 클린 코드 파이썬 버전의 책을 번역해 출간했다. 역자도 를 번역한 박재호 님이다. 읽으리라 생각하고 있다가 잠깐 짬이 돼서 이번에 읽어봤다. 프로젝트를 하고 있어서 파이썬으로 꽤 긴 코드를 짜고 있는데, 날이 갈수록 코드가 더러워진다. 더 일찍이 읽었으면 좋았을 텐데. 그러면 코드가 좀 더 깔끔해졌을 텐데. 사용하는 언어는 제외하고, 와 의 차이점은 크게 두 가지 같다. 첫째, 에서는 코드 짜는 일에 '절대 법칙'이 있다고..

세네카(기원전 4년 ~ 65년)는 고대 로마 제국의 정치인이자 스토아 학파 철학자다. 네로 황제의 스승이기도 했다. 세네카의 잠언집인 은 에픽테토스의 과 핵심 내용이 거의 비슷하다. 둘 다 스토아 학파 철학자여서 삶의 지향점이 같았기 때문이다. 고대 로마의 대표적인 철학자를 꼽으라면 아우렐리우스, 세네카, 키케로, 에픽테토스 등이 있다. 아우렐리우스, 세네카, 에픽테토스의 에세이는 모두 읽었으니 키케로만 남았다. 사실 키케로의 책을 먼저 읽고 싶었는데, 책을 찾던 중 세네카의 이 우연히 눈이 띄어서 골랐다. 좋은 책은 많고 읽고 싶은 책도 넘쳐나니 종종 이렇게 계획에 없던 책들을 읽곤 한다. 의 큰 줄기는 '스토아 사상'이라 역시 나를 실망시키지 않았다. 이 책을 읽으며 노자의 도 다시 읽었는데, 스토아..

작년에 뤼디거 자프란스키의 를 읽었다. 니체 삶에 초점을 둔 전기라기보다는 사상의 전기였다. 내용이 쉽진 않아 꽤 집중해서 읽은 기억이 있다. 형광펜으로 밑줄을 그어가며. 이번에는 니체 삶을 중심으로 설명하는 전기를 읽고 싶었다. 그래서 고른 책이 수 프리도의 이다. 뤼디거 자프란스키의 가 512쪽이었는데, 수 프리도의 은 692쪽이다. 분량이 더 많지만 내용이 술술 읽혀 자프란스키 책보다 훨씬 빨리 읽었다. 니체가 쓴 책이나 그의 철학보다도 '삶'을 중심으로 정리를 해봤다. 순전히 나를 위해 정리한다. 기억을 보듬으려고. (이 글을 다 읽으려는 분이 한 명이라도 있을까 싶지만, 혹시 있다면 니체 사상에 대한 중요한 내용이 별로 없으니 뒤로 가기를 하는 게 좋겠습니다. 시간 낭비가 될 가능성이 큽니다.)..

여러 해 동안 을 5번 이상 읽은 것 같다. 지금까지 문예출판사(이휘영 역)와 소담출판사(유혜경 역) 버전을 읽었는데, 이번에는 열린책들(김예령 역) 버전을 읽어봤다. 민음사(김화영 역) 판본을 읽었는진 정확히 기억이 안 난다. 3~4개 출판사 가운데 어떤 출판사 버전이 더 나은진 비교가 어렵다. 서로 비교하며 읽은 건 아니고, 8년 동안 5~6번 읽어 시간 텀이 길기 때문이다. 더군다나 크게 불만족스러운 번역은 없었다. 취향에 따라 다르지만, 여러 출판사 가운데 나는 민음사 세계문학전집을 좋아한다. 민음사가 대체로 저자의 글을 있는 그대로 직역해서다. 의역이 더 쉽게 읽히긴 한다. 그렇지만 의역을 하면 옮긴이의 의도나 생각이 더해지는 경우가 있다. 잘 안 읽히더라도 저자의 글을 있는 그대로 읽고 싶어서..

장 자크 루소는 18세기 프랑스혁명에 직접적인 영향을 준 계몽 철학자다. 그는 문명을 비판하며 자연주의로 돌아가기를 주장했다. 루소의 대표 책은 세 가지다. , , 이다. 세 책은 서로 밀접하게 연결된다. 어떻게 연결되는지 알아보자. 먼저 은 원래 평등하던 인간이 왜 불평등해졌는지를 탐구하는 책이다. 국가와 문명이 발전하며 인간이 타락하는 과정을 자세히 다룬다. 루소는 때 묻지 않은 고대 사회로 시선을 고정한다. 루소에 따르면 태초 인간은 자유로웠다. 게다가 착했다. 서로 싸울 일도 없었다. 이기심이나 수치심도 없었다. 내가 한 장소에서 사과를 먹는데 누군가 다가와 같이 사과를 먹는다면 어떻게 했을까? 두 가지 선택지가 있다. 같이 먹거나, 번거로우면 피해서 다른 곳으로 가서 사과를 먹으면 된다. 어떤 ..

카프카 사진을 보자마자 떠오른 생각. '잘생겼다.' 카프카의 작품은 어렵기로 소문났다. 그래서 읽는 사람마다 해석이 다르다. 그나마 은 난해한 카프카 작품 가운데 쉬운 소설이다. 내용이 짧아서 두 번 읽었다. 어느 날 아침, 그레고르 잠자가 불안한 꿈에서 깨어났을 때 그는 침대 속에서 한 마리의 흉측한 갑충으로 변해 있는 자신의 모습을 발견했다. 그 유명한 카프카 의 첫 문장이다. 국내 여러 책에서 '갑충'으로 번역한다. 그래서 많은 사람들이 바퀴벌레나 딱정벌레 같은 모습을 상상한다. 실제로 에 넣은 삽화를 보면 다음과 같다. 하지만 프란츠 카프카는 특정한 벌레나 갑충을 의도하지 않았다. '벌레'라고만 써서 읽는 사람의 상상력 대로 생각하길 바랐다. 나도 일단은 바퀴벌레 같은 갑충으로 상상하고 책을 읽었..

에픽테토스는 그리스 스토아 학파 철학자다. 기원 후 55년 경에 태어났으며, 노예 출신이다. 그는 절음발이였는데, 주인이 부러뜨렸다는 기록도 있고, 선천적으로 절음발이라는 기록도 있다. 주인이 다리를 부러뜨리는데 아무런 저항을 하지 않고 '부러뜨릴 테면 부러뜨려 보세요.'라는 태도로 평온했다는 설이 있다. 에픽테토스는 결국 노예에서 해방됐다. 어떻게 노예에서 풀려났는지 알려지지 않았지만, 해방 후 자유민으로 살면서 철학 학교를 세워 학생을 가르쳤다. 에픽테토스는 '아리아노스'라는 제자를 두었는데, 아리아노스가 에픽테토스의 강의와 말을 바탕으로 책을 썼다. 마치 플라톤이 소크라테스에게 배운 내용을 글로 남긴 것처럼 말이다. 소크라테스처럼 에픽테토스도 평생 글을 남기지 않았다. 우리가 에픽테토스의 가르침을 ..

은 명나라 말기(1610년 전후)에 홍자성이 쓴 잠언집이다. 채근담은 '풀뿌리 이야기', '풀뿌리를 씹는 이야기'라는 뜻이다. 풀뿌리를 씹는 마음가짐으로 산다면 결국엔 해낸다는 말이다. 이것이 의 큰 주제다. 전집과 후집으로 나뉘는데, 전집 222칙과 후집 141칙의 잠언이 담겨 있다. 전집에서는 젊은 시절 사람과 교류할 때의 처세술을 말하고, 후집에서는 노후에 자연과 살아가는 즐거움에 대해 말한다. 불교, 유교, 도교 사상이 함께 깃들어 있다. 한문학자 안대회 교수가 평역한 민음사 버전을 읽었다. 번역도 괜찮고, 책 디자인도 마음에 들었다. 편집이 비교적 훌륭한 책이다. 역시 민음사! 매일 샤워한 뒤 책상에 앉아 10칙씩 읽었다. 그러니 다 읽는 데 약 한 달이 걸렸다. 그날 읽은 잠언 중 가장 마음에..