이미지 분류(CNN)

CLICK AI는 누구나 만들 수 있는 딥러닝 기반의 인공지능으로 데이터 프로세스를 모두 커버합니다.

이미지 분류(CNN)

CLICK AI는 누구나 만들 수 있는 딥러닝 기반의 인공지능으로 데이터 프로세스를 모두 커버합니다.

이미지 데이터 분류란?

이미지 분류(Image Classification)란 카테고리(Class) 별 분류된 이미지를 가지고 모델을 훈련시켜 어떤 이미지가 어느 카테고리의 속하는지 예측하는 모델입니다.
물체 인식과 다르게 하나의 이미지의 여러 카테고리(Class)를 예측하는 것이 아닌 하나의 이미지의 하나의 카테고리(Class)를 예측할 수 있습니다.

이미지 데이터 분류란?

이미지 분류(Image Classification)란 카테고리(Class) 별 분류된 이미지를 가지고 모델을 훈련시켜 어떤 이미지가 어느 카테고리의 속하는지 예측하는 모델입니다. 물체 인식과 다르게 하나의 이미지의 여러 카테고리(Class)를 예측하는 것이 아닌 하나의 이미지의 하나의 카테고리(Class)를 예측할 수 있습니다.

카테고리 분류

이미지 전체 혹은 이미지 안의 물체의 종류에 따른 이미지를의 종류를 구분합니다. 이미지가 개인지 고양인지에 대해서 구분하는 이진 분류가 있는 반면, 0부터 9까지 숫자 중에 어떤 이미지인지 구분하는 다중 분류가 있습니다.

물체 종류 분류

육안을 통해 이미지에 내 물체를 분류하는 것은 어려운 일이 아니지만, 수십만 ���의 이미지를 분류하는 것은 시��효율적인 면에서 상당히 비효율적입니다. 그러나 이미지 분류 인공지능을 이용한다면, 선박의 종류, 차량의 품목과 같이 카테고리 별로 빠르고 효율적으로 분류할 수 있습니다.

동선 예측

백화점에서 부터 작은 마켓까지 상품 진열과 고객 동선간의 관계는 매출에 큰 영향을 줍니다. 이미지 분류를 이용한 동선을 분류하여 상품 매출관의 상관 분석을 통해서 상품 진열 최적화를 통한 매출 향상을 유도 할 수 있습니다.

카테고리 분류

이미지 전체 혹은 이미지 안의 물체의 종류에 따른 이미지를의 종류를 구분합니다. 이미지가 개인지 고양인지에 대해서 구분하는 이진 분류가 있는 반면, 0부터 9까지 숫자 중에 어떤 이미지인지 구분하는 다중 분류가 있습니다.

물체 종류 분류

육안을 통해 이미지에 내 물체를 분류하는 것은 어려운 일이 아니지만, 수십만 장의 이미지를 분류하는 것은 시간효율적인 면에서 상당히 비효율적입니다. 그러나 이미지 분류 인공지능을 이용한다면, 선박의 종류, 차량의 품목과 같이 카테고리 별로 빠르고 효율적으로 분류할 수 있습니다.

동선 예측

백화점에서 부터 작은 마켓까지 상품 진열과 고객 동선간의 관계는 매출에 큰 영향을 줍니다. 이미지 분류를 이용한 동선을 분류하여 상품 매출관의 상관 분석을 통해서 상품 진열 최적화를 통한 매출 향상을 유도 할 수 있습니다.

CLICK AI  활용백서

CLICK AI 활용백서에서 물체인식의 활용 사례를 확인할 수 있습니다.

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숫자 분류 모델

이미지 분류를 이용하여 숫자 글씨를 분류하는 모델입니다. 0~9의 Class 중 어떤 이미지인지 분류하며 한 이미지에 하나의 결과 (CLass)를 예측할 수 있습니다. 물체 인식과 다르게 하나의 이미지의 여러 Class를 예측하는 것이 아닌 하나의 이미지의 하나의 Class를 예측할 수 있습니다.

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숫자 분류 모델

이미지 분류를 이용하여 숫자 글씨를 분류하는 모델입니다. 0~9의 Class 중 어떤 이미지인지 분류하며 한 이미지에 하나의 결과 (CLass)를 예측할 수 있습니다. 물체 인식과 다르게 하나의 이미지의 여러 Class를 예측하는 것이 아닌 하나의 이미지의 하나의 Class를 예측할 수 있습니다.

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