딥러닝을 활용한 이미지 특징 추출 기술들

 

1. 딥러닝 기반 물체 탐지 모델 (YOLO, Faster R-CNN)
   • 고해상도 이미지로 미세한 물체 탐지가 가능하며, 특히 YOLOv5나 Faster R-CNN 같은 모델은 작은 객체의 특징을 잘 잡아내.
   • YOLO 같은 모델은 빠르게 실행되므로 실시간 감지에도 유리함.
2. 이미지 전처리와 강화 학습
   • Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) 같은 기법으로 어두운 조명에서도 대비를 높여 작은 물체를 더 잘 보이게 만들 수 있음.
   • 어두운 환경에 특화된 데이터로 모델을 훈련하거나, 데이터 증강(Data Augmentation) 기법으로 어두운 이미지에 적합한 다양한 조명 조건을 학습시킴.
3. 고급 필터링 및 변환 (Adaptive Thresholding, Edge Detection)
   • 작은 스크류의 형태가 잡히도록 밝기와 대비를 조절하고, Canny Edge Detection 같은 경계선 추출을 통해 형태를 분리할 수 있어.
   • 이와 함께 Hough Transform을 사용해 스크류처럼 길고 얇은 물체를 찾는 데 유용할 수 있음.
4. 컴퓨터 비전 + 강화된 딥러닝 모델 (Transformer 모델)
   • 최신 트렌드로, 작은 물체 탐지에 뛰어난 Vision Transformer(ViT) 모델을 적용해 볼 수 있어. 이 모델은 이미지 속 다양한 부분을 동시에 주목하여 작은 물체도 감지하는 데 효과적임.