[Deep learning] Classification 과 Objection detecion이란? 특징과 차이

classification과 object detection은 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 두 가지 중요한 작업입니다.

Classification - 객체 분류

Classification은 이미지나 객체를 특정 클래스 또는 범주로 분류하는 작업입니다.

예를 들어, 개와 고양이의 이미지를 분류하는 경우,

컴퓨터는 주어진 이미지가 개인지 고양이인지를 식별합니다.

 

Classification은 이미지의 전체 내용을 고려하지 않고 개별 객체 또는 이미지 자체만을 기반으로 분류를 수행합니다.

Object detection - 물체 검출

반면, object detection은 이미지 내에 있는 다수의 객체를 식별하고 해당 객체의 위치를 찾는 작업입니다.

객체 감지는 이미지의 모든 부분을 분석하고,

각 객체의 경계 상자(bounding box)를 그려서 객체의 위치를 나타냅니다.

예를 들어, 이미지에서 개와 고양이를 감지하고, 해당 객체들이 위치한 영역을 표시하는 것입니다.

 

object detection은 classification과 달리 이미지의 각 부분을 분석하므로,

객체의 위치 정보를 제공하고 여러 객체를 한 번에 처리할 수 있습니다.

이는 객체의 수량과 위치에 대한 정보를 제공하므로, 보다 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.

 

요약하면, classification은 이미지를 특정 범주로 분류하는 작업이고,
object detection은 이미지 내에 있는 다수의 객체를 식별하고 위치를 찾는 작업입니다.