한빛미디어

최근 인공지능과 딥러닝의 부상으로 여러 분야가 각광을 받기 시작하고 있다. 그 중 대표적인 분야를 꼽자면 역시 컴퓨터비전일 것이다. 이미지나 영상처리를 주로 다루는 컴퓨터비전은 image segmentation, augementation, captioning등 원하는 결과에 따라 다양하게 확장될 수 있는 분야다보니 의료,교통 등 다양한 산업에 대해 수요도 많고 활용도도 높아 아직까지도 열심히 연구되고 있기도 한다. 

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개인적으로 회사에서 진행하는 프로젝트도 있었고, 전공과목으로도 배웠던 부분이 있어 관심은 있었지만 처음 배우는 입문자에게는 양이 방대한게 많아 이에 대한 방향성이 잡히면 좋을 것 같다는 생각을 늘 가지고 있었다. 그런데 이번에 한빛미디어에서 괜찮은 책이 나온 것 같아 한번 읽어보게 되었다.

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이 책은 컴퓨터 비전에 대한 내용중 크게 딥러닝 기초와 이미지분류, 그리고 생성모델(GAN)에 대한 내용을 중심으로 소개를 하고 있다. 딥러닝 기초 부분에서는 컴퓨터 비전의 세부분야에 대해서 소개한 뒤 CNN을 기본으로 하여 keras를 활용한 딥러닝 모델 설계와 최적의 파라미터를 갖는 과정을 설명하고 있었다. 

사실 딥러닝 기초만 하더라도 무척 어려운 난이도를 보이면서 공부를 하기 어려워해 포기를 하는 사람이 많다고 생각하는데, 이 책은 예제에 적힌 그림들이 다른 책에 비교해서 더 직관적이고, 크고 자세하게 보여주고 있어서 이해하기가 무척 쉽게 설명하고 있다. 특히 딥러닝이 계산하는 과정인 역전파와 경사하강법에서 보여준 설명은 그림만 보아도 잘 알 수 있게 설명하고 있는 모습을 보여서 인상깊게 본 기억이 있다.

이미지 분류 모델에서는 AlexNet, VGGNet, ResNet 등 고급 신경망 모델과 이를 활용한 프로젝트에 대한 부분을 소개해주고 있었다, 모델의 종류가 급격히 늘어났기에 각 모델별로 특징을 잘 보여주는게 중요한데 케라스로 한층한층 구현하는 과정을보여주면서 각 층이 어떤 역할을 하는지를 설명하고 있어 차근차근 따라만 간다면 이해하기 쉽게 하는 모습을 보여주고 있었다. 또한 YOLO등을 활용해서 사물탐지를 하는 방법을 소개해주면서 실제 프로젝트 결과도 맛볼 수 있기도 하였다.

마지막 챕터에서는 GAN은 활용해서 생성모델을 활용한 프로젝트를 진행하고 있는데, 개인적으로 주제가 무척 흥미로운게 많아 재밌게 읽은 파트이기도 하다. 딥드림으로 현재 이미지를 새롭게 꾸미기도 하고, 이미지의 해상도를 높이는 것을 체험해보기도 하며 여러 자세로 포착되는 물체를 재인식하는 프로젝트도 맛볼수 있어 GAN이 어떤 프로젝트에 넣을 수 있는지를 확인해볼수 있는 유익한 시간이라는 생각이 들었다.

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전체적으로 컴퓨터비전에 대한 기초와 실제 프로젝트를 맛볼 수 있어서 이 분야에 대한 기초를 잡기엔 괜찮은 책이란 생각이 든다. 무엇보다 책에 나온 설명과 예시 그림이 무척 마음에 들어서 가볍게 읽어도 이해하기 좋아 도움이 많이 되리라는 생각이 들었다. 갓 컴퓨터비전에 입문한 사람이나 컴퓨터비전에 관심있는 사람에게 추천드리며 리뷰를 마쳐볼까 한다.