소프트웨어 공장

YOLO vs Faster R-CNN 비교: 내 프로젝트에 맞는 객체 탐지 모델 선택 가이드

인공지능과 컴퓨터 비전 기술이 빠르게 발전하면서 우리 주변에서도 객체 탐지 기술을 쉽게 접할 수 있게 되었습니다. 자율주행 자동차가 보행자를 인식하거나, 스마트 팩토리에서 불량품을 골라내는 과정 모두 객체 탐지 기술을 기반으로 작동합니다. 하지만 막상 프로젝트를 시작하려고 하면 어떤 모델을 선택해야 할지 막막할 때가 많습니다. 이번 글에서는 가장 대표적인 객체 탐지 모델인 YOLO와 Faster R-CNN의 핵심 개념을 알아보고, 상황에 맞는 올바른 모델 선택 기준을 공유하고자 합니다.핵심 요약 3줄객체 탐지는 이미지 내 객체의 위치(Localization)와 종류(Classification)를 동시에 예측하는 기술입니다.YOLO는 속도가 빠른 1단계(One-stage) 탐지 모델로 실시간 서비스 구현에..

PyTorch 파인 튜닝(Fine-Tuning) 완벽 가이드: ResNet 예제로 배우기

딥러닝 모델을 처음부터 끝까지 학습시키는 작업은 엄청난 시간과 고성능 연산 자원, 그리고 방대한 데이터셋이 필요합니다. 인프라가 한정된 환경이나 빠르게 프로토타입을 만들어야 하는 상황에서는 이것이 큰 진입 장벽이 되기도 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현업에서 가장 많이 사용하는 방식이 바로 사전 학습된 모델을 목적에 맞게 재학습시키는 파인 튜닝(Fine-Tuning)입니다. 이번 글에서는 파이토치(PyTorch)를 활용해 이미 검증된 성능을 가진 ResNet-50 모델을 우리가 원하는 데이터셋에 맞춰 미세 조정하는 방법을 구체적인 예제 코드와 함께 살펴보겠습니다.핵심 요약 3줄파인 튜닝은 방대한 데이터로 미리 학습된 모델의 가중치를 가져와 새로운 특정 목적에 맞게 미세 조정하는 전이 학습 기법입니..

컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 모델을 처음부터 학습시키는 것은 막대한 데이터와 연산 자원이 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대형 데이터셋으로 미리 학습된 가중치를 활용하는 전이 학습(Transfer Learning)이 대세로 자리 잡았습니다. 이번 포스팅에서는 현업과 연구에서 가장 널리 쓰이는 대표적인 사전 학습된 모델인 VGG와 ResNet의 핵심 구조를 살펴보고, PyTorch를 활용해 실무에 적용하는 방법을 알아보겠습니다.핵심 요약 3줄사전 학습된 모델은 대규모 데이터셋(ImageNet 등)에서 검증된 가중치를 가져와 학습 속도와 성능을 극대화합니다.VGG는 3x3 커널을 일관되게 사용하여 네트워크를 깊게 쌓았고, ResNet은 스킵 커넥션 기반의 잔차 블록으로 기울기 소실을 해결했습니다.P..

최근 생성형 AI 기술이 급격히 발전하면서 데이터를 직접 만들어내는 모델에 대한 관심이 어느 때보다 높습니다. 그 중심에는 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 두 모델이 서로 경쟁하며 성장하는 GAN(Generative Adversarial Network)이 있습니다. 이번 포스팅은 딥러닝 입문자가 생성 모델의 원리를 쉽게 이해하고 실무에 적용해 볼 수 있도록 MNIST 데이터셋을 활용한 이미지 생성 실험 과정을 정리했습니다. 핵심 요약 3줄GAN은 두 개의 네트워크가 경쟁하며 데이터 분포를 학습하는 알고리즘입니다.PyTorch의 torchvision을 통해 MNIST 데이터를 로드하고 전처리하는 과정을 거칩니다.생성자와 판별자의 손실 함수를 번갈아 최적화하여 현실적인 이미..

최근 생성형 AI가 큰 주목을 받으면서 많은 개발자가 이미지 생성 모델의 근간이 되는 GAN에 관심을 가지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 복잡한 이론보다는 PyTorch를 사용하여 어떻게 GAN을 직접 구현할 수 있는지, 그 실무적인 흐름을 정리해 보았습니다. 임베디드 환경에서의 경량화나 고도화된 모델 연구에 앞서, GAN의 기본 구조를 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.핵심 요약GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 서로 경쟁하며 점진적으로 데이터 품질을 높이는 구조입니다.학습의 핵심은 판별자는 진짜와 가짜를 정확히 구분하고, 생성자는 판별자를 속일 수 있을 만큼 정교한 데이터를 만드는 것입니다.손실 함수와 최적화 과정에서 생성자와 판별자의 균형을 맞추는 것이 GAN..

임베디드 시스템 개발과 안드로이드 기기 유지보수 과정에서 하드웨어와 PC 사이의 통신은 매우 중요한 단계입니다. 특히 운영체제가 정상적으로 동작하지 않거나, 펌웨어 레벨에서 직접 파티션 데이터를 제어해야 할 때 가장 먼저 떠올리는 도구가 바로 패스트부트(Fastboot)입니다. 이번 글에서는 패스트부트의 정의와 동작 원리, ADB를 활용한 진입 방법, 그리고 실무에서 활용하는 핵심 명령어와 주의사항을 정리해 보겠습니다.핵심 요약패스트부트는 부트로더 모드에서 PC와 기기 간 통신을 가능하게 하여, 운영체제 부팅 없이 파티션 쓰기 및 데이터 전송을 수행하는 프로토콜입니다.사용자는 fastboot flash, fastboot erase 등의 명령어로 커널, 루트 파일시스템, 리커버리 이미지 등을 기기에 직접 ..

인공지능 분야에서 가장 흥미로운 주제 중 하나인 생성 모델, 그중에서도 가장 널리 알려진 GAN에 대해 이야기해보려 합니다. GAN은 단순히 데이터를 분류하는 것을 넘어, 세상에 없던 새로운 데이터를 스스로 만들어낸다는 점에서 혁신적입니다. 이번 글에서는 GAN이 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 기초적인 개념부터 실제 개발 시 고려해야 할 사항까지 정리했습니다.핵심 요약GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 데이터의 품질을 높이는 비지도 학습 모델입니다.생성자는 진짜 같은 가짜를 만들고, 판별자는 이를 걸러내는 과정을 통해 학습이 진행됩니다.학습 과정에서 모드 붕괴와 같은 문제가 발생할 수 있어, 모델의 안정적인 구조 설계가 중요합니다.1. GAN이란 무엇인가Generative Adversarial..

자연어 처리(NLP) 분야에서 트랜스포머의 등장은 거대한 전환점이 되었습니다. 그 중심에 있는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글이 발표한 사전 훈련 기반 모델로, 이미 방대한 텍스트를 학습했기 때문에 적은 데이터만으로도 우리가 원하는 작업에 맞춰 뛰어난 성능을 낼 수 있습니다.이번 포스팅에서는 허깅페이스(Hugging Face)의 transformers 라이브러리를 활용해, 실제 영화 리뷰 데이터를 바탕으로 긍정과 부정을 분류하는 BERT 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 단계별로 알기 쉽게 살펴보겠습니다.핵심 요약 3줄트랜스포머 기반의 BERT 모델을 활용해 대표적인 NLP 태스크인 문장 분류 및 감성 분석을 수..

딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP)를 구현할 때 Transformer 아키텍처는 이제 빼놓을 수 없는 표준이 되었습니다. 수많은 오픈소스 거대 언어 모델이 쏟아져 나오는 지금, 이를 가장 쉽고 빠르게 다룰 수 있도록 도와주는 도구가 바로 Hugging Face의 transformers 라이브러리입니다. 이번 글에서는 복잡한 딥러닝 아키텍처 구현에 시간을 쏟는 대신, 이미 검증된 사전 학습 모델을 가져와 내 데이터에 맞게 PyTorch 환경에서 파인튜닝(미세조정)하는 실전 가이드를 소개해 드리겠습니다.핵심 요약 3줄Hugging Face의 pipeline을 사용하면 단 몇 줄의 코드만으로 감성 분석, 요약 등의 NLP 태스크를 즉시 수행할 수 있습니다.AutoModel과 AutoTokenizer를 활용하여..

안녕하세요. 소프트웨어 공장입니다. 최근 인공지능 분야, 특히 자연어 처리(NLP)와 LLM(대형 언어 모델)의 발전 속도가 눈부십니다. 이러한 혁신의 중심에는 ChatGPT의 기반이 된 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처가 자리를 잡고 있습니다. 과거의 기술적 한계를 어떻게 극복하고 현재의 AI 시대를 열었는지, 그 핵심 개념과 구조를 개발자 시선에서 이해하기 쉽게 정리해 드리고자 이번 글을 준비했습니다.핵심 요약 3줄트랜스포머는 RNN의 고질적인 문제였던 병렬 처리 불가능과 장기 의존성 한계를 Self-Attention 메커니즘으로 해결했습니다.입력 데이터의 모든 단어 간 관계를 동시에 파악하는 Multi-Head Attention과 순서 정보를 부여하는 Positional Encoding..