완전 초짜 ORANGE 3 : 이미지 분석

▷이미지 분석

-이미지에서 의미 있는 정보를 추출하는 과정

-FLATTEN >> FILTERING >> CONVOLUTION >> POOLING

-FLATTEN : 격자형태의 이미지를 한줄로 평탄화함. 이 과정에서 이미지의 특징 정보가 사라짐

-FILTER : 평탄화된 데이터를 핵심패턴으로 스캐닝함. 

-CONVOLUTION(합성곱) : 필터의 가중치들로 합성곱 연산을 해, Feature Map을 만듦.  

-POOLING : 특성맵(Feature Map)을 다시 축약하는 과정. 보통 2가지 방법 사용.

                Max pooling(최댓값) / Average Pooling(평균값)

 

 

▷이미지 분석 위젯(Image Embedding)

Image Embedding은 구글의 신경망 이미지 분석 알고리즘(위에 설명한 과정의 심화버전)을 활용해 이미지를 임베딩하는 위젯이다. 이미지 임배딩을 하면, 이미지 Feature Map을 위한 특성정보를 생성(처리) 해준다. 

 

▷Image Grid

 Image Embedding 위젯을 통해 임베딩된 처리 결과를 확인하기 위해서 시각화 위젯인 Image Grid를 사용한다. 그러면 위처럼 유사성 그리드(격자판)위에 이미지를 시각화해준다.

 

▷이미지 분석에 배웠던 지도학습, 비지도학습의 분석틀 더하기

이미지 임베딩을 했기 때문에 다양한 지도, 비지도 학습의 분석위젯으로 이미지를 다양하게 분석할 수 있다. 현재 위의 사진에서는 지도학습의 위젯으로 분류하고, 비지도 학습의 위젯으로 군집화해 보았다.