CUDA C기반 SqueezeNet을 이용한 영상 분할

Abstract

본 연구에서는 딥러닝을 이용한 영상 분류와 영상 분할에 대한 연구와 프로그램 개발을 진행하였다.

최근 영상처리 분야에서 딥러닝을 이용한 모델들이 좋은 성능을 보이면서 이에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 영상 처리가 이용되는 머신 비전 시스템에 딥러닝을 적용하여 기존의 프로그램보다 범용성 있고, 좋은 성능을 보이는 추론 프로그램 개발을 진행하였다. 또한 머신 비전 시스템을 사용하는 국내 대부분의 공정은 C/C# 기반의 프로그램들을 사용 중이기 때문에 이와의 호환성과 연결성을 위해 C기반의 프로그램을 개발하게 되었다.

본 연구에서 사용된 딥러닝 모델은 2016년에 개발된 SqueezeNet으로 2012년 ImageNet Challenge에서 우승한 AlexNet과 유사한 정확도를 가지고 있으면서 50배 가량 적은 파라미터를 사용하는 모델로 현재까지 많이 이용되는 모델들 중 하나이다. 본 연구에서는 이 모델을 영상 분류와 영상 분할 모델의 특징 추출기로 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

또한 딥러닝은 많은 데이터와 계산량을 처리해야하기 때문에 본 연구에서는 GPU를 이용한 병렬컴퓨팅 기법인 CUDA를 이용하여 학습 및 추론시간을 단축하였고, 실제 비전 시스템에 적용하기 위한 실시간 검출 조건을 충족시킬 수 있었다.