한빛미디어

● 2012년, 이미지 인식 경연대회(ILSVRC)에서 세상을 놀라게 했던 딥러닝은 계속해서 눈부신 발전을 계속해왔습니다. 그 결과, 현재 인공지능이 아직 다다르지 못한 영역, 즉, 사람보다 더 뛰어난 성능을 발휘하는 분야가 나타났습니다. 그 영역이 바로 컴퓨터 비전 분야입니다.

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● 컴퓨터 비전은 얼굴인식, 사물인식, 자율주행자동차, 의료영상 기기 등에서 다방면으로 활용되고 있습니다. 고양이가 어떻게 사물을 인식하고 바라보는지에 대한 과거 초기의 연구에서부터 쿠니히코 후쿠시마 박사의 네오코그니트론, 얀 르쿤의 CNN에 이르기까지 인공지능 시대를 살아가는 사람이라면 컴퓨터가 어떻게 시각 정보를 얻고, 컴퓨터 비전분야에서 딥러닝은 어떻게 작동하는지에 대해 이해해볼 필요가 있습니다.

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● 수학은 여전히 필요합니다. 때론 수식이 나와 당황하게 하는 경우도 있습니다. 즉, 이 책은 수학을 피해가지 않습니다. 간혹 독자들의 쉬운 이해를 위해 수식을 빼는 경우가 많은데, 이 책은 계산과정까지 소개해주는 경우가 있어서 좋았습니다. 물론, 알고리즘과 관련한 식에서는 고등 수학 수준 이상의 부분이 나와 이해하기 어려운 점도 있었습니다. 하지만 천천히 그 의미를 이해하려고 노력하는 과정 속에 컴퓨터 비전에 녹아든 딥러닝의 원리를 전반의 맥락과 의미를 파악할 수 있으리라 생각합니다.

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● 이 책은 536쪽으로 구성되어 있어 두껍습니다. 단기간에 독파하기에는 많은 분량입니다. 하지만 필자는 어렵지 않은 수준에서 풀어 설명하기 위해 노력을 기울였다는 점을 느낄 수 있었습니다.

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● 이 책은 어렵지 않은 수준에서 컴퓨터 비전을 다루기 때문에 머신러닝에 대한 기본적인 이해와 파이썬에 조금 익숙한 사람이라면, 쉽게 접근할 수 있습니다. 그러나 중급을 대상으로 하는 책임은 분명히 밝혀둡니다. 파이썬 사용법을 알고 있어야 하고, 케라스에 대해서도 익숙해야 한다. 대체적으로 코드는 한 눈에 알아볼 수 있도록 직관적으로 잘 편집되어 있다는 느낌을 받았습니다.

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● 신경망의 구성 요소, 신경망의 원리를 자세히 설명합니다. 또, 이미지 분류 및 이미지 탐지 문제에 활용하는 CNN, LeNet-5, AlexNet, GooLeNet, ResNet, R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD, YOLO 등 다양한 고급 알고리즘을 설명합니다. 마지막 챕터에서는 이미지 생성 및 시각 임베딩에 활용하는 GAN, 딥드림 등을 다룹니다.

● 컴퓨터 비전에 관심을 가지고 있었거나 딥러닝 자체에 관심이 있는 사람들이라면 책꽂이에 한 권 꼽아놓고, 필요할 때마다 의미를 되새기며, 도움을 얻을 수 있는 책입니다.

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● 딥러닝과 컴퓨터 비전에 대해 관심을 갖고 있으면서 무언가 정리가 되지 못한 느낌을 받으셨던 분들, 자신의 도메인에 컴퓨터 비전을 적용하길 원하는 분들, 기타 컴퓨터 비전 관련 다양한 프로젝트와 아이디어를 준비하고 계신 분들이라면 기대 이상의 인사이트까지 기대할 수 있는 책이라 생각합니다.

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● 저자가 밝혔듯이 공부할 때 없어서 내가 일일히 찾아서 공부하고 찾은 것들을 친절히 공개하는 책입니다. 저자의 학습경험에서 나온 설명은 큰 도움이 될 수 있습니다.

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● 그저 이해하고, 발만 담구다 끝나는 것을 원하지 않고, 컴퓨터 비전 분야에 입문하면서도 기본과 응용을 동시에 다뤄보길 원하신다면 비전 시스템을 위한 딥러닝(모하메드 엘겐디, 2021) 도서를 추천합니다.

※ "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."