전체 소개

이미지 분류의 역할

이미지 분류가 해결해야 하는 문제는 “무엇인지” 입니다.
즉 한 이미지의 유형, 부품 사이즈 & 규격, 정면&반면, 맞는 배치& 틀린 배치 방식입니다.
예:
타겟 물체는 아몬드，호두와 캐슈넛인 경우에 한 이미지를 입력하여 해당 이미지가 그중에 어떤 물체에 관한 이미지인지 판단하고 해당 레이블을 지정합니다.
../../../_images/introduction.png

주의

이미지 분류의 레이블은 이미지 전체에 대한 것입니다. 이미지에 여러 개의 물체가 있는 경우 각 물체를 분류하려면 이미지를 작은 그림으로 잘라야 합니다(각 작은 그림에는 물체 하나만 포함함) . 상황에 따라 인스턴스 세그멘테이션 또는 물체 검출을 사용할 수도 있습니다.

이미지 분류 업계 대표적인 응용 시나리오

프로젝트가 다양한 종류의 이미지를 분류하려면 이미지 분류 모델을 사용해서 실현할 수 있습니다. 일부 대표적인 응용 시나리오는 다음과 같습니다:

  • 부품 텐딩&커팅 프로젝트에 부품의 종류, 방향 및 정/반면을 구분하기.

../../../_images/classification-introduce1.png

  • 조립/구즈 피킹 프로젝트에 물체가 올바르게 배치되어 있는지를 판단하기 등.

../../../_images/classification-introduce2.png

이미지 분류의 응용 프로세스

이미지 분류는 딥러닝을 기반으로 하기 때문에 사용자들은 실제 응용 시나리오에 있는 물체의 이미지를 충분하게 많이 제공하고 타겟 물체의 레이블을 제공하면 이미지 분류 모델은 스스로 습득할 수 있습니다. 딥러닝 이미지 분류의 응용 프로세스는 다음과 같습니다: