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🌟 AI & ML Tech8

딥러닝에서 CPU가 GPU가 효과적인 경우가 있을까? | CPU vs GPU 이미지 인식, 객체 감지 및 비디오 처리와 같은 컴퓨터 비전 작업은 전통적으로 컴퓨팅 요구 사항을 해결하기 위해 그래픽 처리 장치(GPU)의 막대한 처리 능력에 의존해 왔다. GPU는 병렬 처리에 뛰어나므로 고도로 병렬화 가능한 작업에 이상적이기 때문이다. 그러나 중앙 처리 장치(CPU)가 특정 컴퓨터 비전 작업에 더 효율적인 선택인 경우도 있다고 한다. 순차 처리 및 제어 흐름 CPU의 주요 강점 중 하나는 순차 처리 및 제어 흐름을 처리하는 능력에 있다. GPU는 병렬 계산에 탁월하지만 순차 작업에 의존하거나 빈번한 분기 및 조건부 실행이 필요한 복잡한 알고리즘을 처리할 때 문제에 직면한다. 복잡한 의사 결정 프로세스 또는 불규칙한 데이터 흐름과 관련된 컴퓨터 비전 작업에서 CPU는 뛰어난 효율성을 .. 2023. 7. 15.

이미지 분류와 객체 검출의 장단점 | 이미지 분류 vs 객체 검출 영상을 이해하는 두 가지 주요 접근 방식은 이미지 분류와 객체 검출(감지)이다. 객체 검출은 이미지 내에서 여러 객체를 식별하고 위치를 파악할 수 있지만, 이미지 분류는 전체 이미지에 단일 레이블 또는 범주를 예측하는 데 중점을 둔다는 차이가 있다. 카테고리를 분류하는 classification에 위치를 파악하는 localization 기능이 추가된 것이 detection이기 때문에 기본적으로 객체 검출이 이미지 분류보다 더 많은 정보를 제공하는 기술이다. 얼핏 보기에는 객체 검출이 더 좋아보이지만, 이미지 분류 기술이 실용성과 효율성 측면에서 객체 검출을 능가하는 상황도 존재한다. 객체 검출과 이미지 분류 중 적절한 기술을 선택하기 위해 어떤점들을 고려하면 좋을지 알아보도록 하자. Single-Obje.. 2023. 6. 30.

적절한 딥러닝 모델을 결정하는 방법 | 문제의 난이도, 컴퓨팅 리소스, 실시간성, 작업별 요구사항, pre-trained model, 해석/설명 가능성 컴퓨터비전과 AI 분야는 다양한 task에 대한 논문과 코드들이 공개되어 있기에 딥러닝 알고리즘을 사용하는 것은 큰 어려움이 없다. 하지만 문제는 수많은 딥러닝 알고리즘 중에 어떤 것을 사용해야 하냐는 것이다. 물론 최신 알고리즘이 우수한 성능을 가지겠지만, 해당 연구가 초점을 맞추는 것에 따라 알고리즘의 장단점이 서로 달라진다. 정확도, 실시간성(속도), 경량화, 학습 데이터, 학습 방법, 사용성 등 다양한 부분에 초점을 맞춘 연구들이 존재한다. 때문에 우리는 우리가 풀어야할 문제의 특성을 파악하고 그에 적합한 딥러닝 알고리즘을 찾는 것이 중요하다. 이 포스팅에서는 컴퓨터비전 애플리케이션을 위한 딥러닝 알고리즘 선택에 영향을 미치는 요인을 살펴보려 한다. 문제의 난이도 문제의 난이도는 적절한 딥러닝 알.. 2023. 6. 29.

[산업 소개] 농업 분야의 컴퓨터비전과 AI | AI in Agriculture | 스마트팜 농업과 AI 컴퓨터비전과 AI 기술로 다양한 산업이 눈부신 발전을 이루었고 농업 또한 예외는 아니다. 농부와 농학 전문가는 컴퓨터비전 알고리즘과 AI 모델의 기술을 사용하여 작물 수확량을 최적화하고 질병을 감지하고 전반적인 생산성을 향상시킬 수 있다. 컴퓨터 비전 기술은 드론, 위성 또는 지상 기반 카메라로 캡처한 이미지를 분석하여 작물의 실시간 모니터링을 가능하게 한다. 이러한 이미지는 작물의 건강, 성장 패턴 및 자원 할당에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다. 농부는 이러한 이미지에 AI 기술을 적용하여 영양 결핍을 식별하고 물 스트레스 수준을 평가하며 관개 및 비료 일정을 최적화할 수 있다. 이러한 접근 방식은 보다 효율적인 자원 관리, 비용 절감 및 작물 품질 향상으로 이어진다. 잡초 및 해충.. 2023. 6. 29.

2023년 컴퓨터비전 분야 트렌드 with CVPR 2023 | Diffusion model, NeRF, Multi-modal CVPR 2023에 accpet된 논문들을 기준으로 컴퓨터비전 분야의 트렌드에 대해 살펴 보려 한다. 내가 분석한 것은 아니고 아래 페이지를 참고해서 쓴 글이니 더 자세한 내용을 원문을 참고하길 바란다. - https://voxel51.com/blog/cvpr-2023-and-the-state-of-computer-vision/ CVPR 2023 분석 요약 - 9155건의 제출물 중 2359건의 논문 채택 - 평균 합격 논문 저자의 수는 5.4명 - 63%의 제목에 두문자어(acronyms) 사용 (단어 앞글자 따서 만든 줄임말) - Diffusion Model이 573% 상승 - Multi-modal과 Cross-modal 이 미래 - CNN은 68% 감소 - Mask는 어디에나 사용 - 포인트클라우드.. 2023. 5. 28.

[Tip] AI/ML 관련 논문검색 방법 | 논문은 어떻게 찾는 걸까 ? AI/ML 관련 공부나 업무를 하다보면 논문을 찾아봐야 하는 경우가 빈번하게 발생한다. 논문을 읽기 위해서는 우선 논문을 찾아야 하는데, 원하는 논문을 찾는 것은 생각보다 쉽지 않다. 연구 주제를 정했더라도 그 안에 무수히 많은 세부 주제가 있고 저널과 학회는 또 얼마나 많은지 셀 수도 없다. 또한 논문이라고 모두 학문적으로 의미가 있는 것도 아니다. 출판을 위한 논문도 많다는 뜻이다. 그렇다면 우리는 효율적으로 논문을 검색하기 위해 어떻게 해야 할까? 내 방법이 정답은 아닐 수 있지만, 논문을 찾는 목적에 따른 나름의 팁을 공유하고자 한다. 논문 기본 논문이란? 논문(Paper)은 학술적인 연구 결과를 발표하고 다른 사람들과 공유하기 위한 학술문서이며 일반적으로 학회나 저널에 실려 출판됨 학회와 저널은.. 2023. 4. 9.

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