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Deep learning 기반 객체인식 시스템

Deep Learning
딥 러닝은 다량의 데이터 속에서 선택적 핵심적인 내용을 학습하는 알고리즘입니다.
이전에 검사할 수 없었던 문제를 쉽게 해결할 수 있는 새로운 머신 비전 솔루션입니다.
  • • 딥 러닝은 머신 러닝의 한 방법으로, 학습 과정 동안 인공 신경망으로서 지도를 통한 학습 과정을 거침.
  • • 예시 데이터에서 얻은 일반적인 규칙을 독립적으로 구축(훈련)
  • • 특히 머신 비전 분야에서 신경망은 일반적으로 데이터와 예제 데이터에 대한 사전 정의된 결과와 같은 지도 학습을 통한 과정을 거침.

Deep Learning
학습 특징

  • 머신러닝의 한 기법인 딥 러닝은 특정 형식의 인공 신경망(ANN)을 사용
  • 우선 샘플 데이터를 통한 훈련 작업이 필요
  • 훈련된 ANN을 해당 작업에 사용할 수 있음(훈련된 ANN의 사용하는 것을 "추론"이라함)
  • 평가 결과는 입력 이미지에 결함이 있는지 또는 오류가 없는 객체를 나타내는지에 대한 추정 등이 될 수 있음
PORTFOLIO_1
입장객 & 객체 분석_Deep learning
Deep learning 기반의 남녀 구분/연령 구분을 통한 놀이공원/관광지 입장객 계수
  • • 실시간 입장객 수 체크 입장객 수에 따른 다양한 서비스 제공
  • • 입장객과 체류인원의 수 정확한 계수
  • • 동일 출입문에서 입장객과 퇴장객 구분
  • • 남녀 구분/연령 구분
PORTFOLIO_2
다양한 유형의 불량 선별 및 양품/불량 판정 시스템
Deep learning 기반의 제품 양품/불량 검사
  • • 소재 특성상 양품/불량의 구분이 어려움
  • • 자동화 이전에는 100% 작업자가 육안 선별로 진행
  • • 작업자에 따라 양품/불량 구분이 차이 발생
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