인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까,

질문을 제가 잘 이해하지 못했습니다.

이미지나 영상에서 스크래치, 깨짐등의 불량을 잡아내는 방식은 적어주신 이미지 판별이나, object detection, segmentation을 적용합니다.

그런데 여기서 어떤점을 더 강조해서 듣고 싶으신건지, 아님 다른 내용이 필요하신건지 제가 어떻게 답변을 드려야 할지 잘 모르겠습니다.

어떤 부분을 강조해서 알고 싶으신 건지, 좀 더 자세하게 내용을 기재해 주실 수 있는지요?

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김동해님.

이상 탐지(Anomaly Detection)를 위한 여러 컴퓨터 비전 기술은 이미 많은 연구와 실험이 이루어지고 있는 주제입니다. 각 방법마다 고유의 장점이 있기 때문에 목표에 맞는 기술을 선택하는 것이 중요합니다. 여기 몇 가지 주요 기술을 소개드리겠습니다.

1. CNN 기반 다중 분류: CNN은 이미지 분류 및 특징 추출에 강력한 도구입니다. 특정 결함을 다중 클래스 분류로 접근하여, 각 결함 유형을 학습할 수 있습니다. 다양한 CNN 아키텍처(예: VGG, ResNet)를 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. 세그먼테이션: 결함이나 이상 부분을 세분화하기 위해 사용됩니다. 다양한 종류의 이상을 세밀하게 탐지하기 위해 UNet 같은 네트워크를 사용할 수 있습니다. 이는 각 픽셀에 레이블을 할당하여 어떤 부분이 결함인지 정확히 파악할 수 있게 해줍니다.

3. YOLO 객체 인식: 빠르고 효율적인 객체 탐지 모델로, 여러 종류의 결함을 실시간으로 탐지하는 데 유용합니다. 새로운 결함 유형에 대해 훈련 데이터를 제공하고 모델을 재학습시키면 높은 성능을 보일 수 있습니다.

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• Anomalies Detection에서의 One class classification 적용에서는 이상 탐지를 위해 One class classification을 고려하는 방법을 논의합니다.
  

제공된 강의를 통해 각 기술의 다양한 구현 방법을 학습하시면서 특정 문제에 맞는 가장 적합한 방법을 선정하고 적용할 수 있을 것입니다. 보다 깊이 있는 학습이 필요하시다면, 선택하신 주제에 대한 다양한 실습과 실험을 적극적으로 해보시는 것을 추천드립니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.