기술 뒤에 있는 픽셀을 공개하는 25가지 이미지 인식 통계

현대 컴퓨터는 인간이 보는 것과 유사한 방법을 학습하고 있으며 이미지 인식 기술을 통해 이를 가능하게 하고 있습니다.

신경망은 이 기술의 핵심입니다. 데이터를 통해 학습하고 패턴을 인식합니다. 사물, 얼굴, 심지어 감정에 대한 더 많은 데이터를 제공할수록 이미지를 "보고" 이해하는 능력이 향상됩니다.

이미지 인식은 컴퓨터 비전과 인공지능(AI)의 하위 집합입니다. 여기에는 이미지 콘텐츠에 라벨을 지정하고 분류하는 기술과 알고리즘이 포함됩니다.

기본적으로 이 기술은 이제 막 발전하기 시작했지만, 많은 조직에서는 이미 이미지 인식 소프트웨어를 사용하여 모델을 훈련하고 다른 소프트웨어 플랫폼에서 이미지 인식 기능을 추가하기 시작했습니다. 요즘 영상 인식은 의료 진단, 실종자 찾기, 심지어 자율주행차 현실화에도 도움이 됩니다.

시장의 잠재력은 광대하며, 새로운 산업으로 진출하기 위해 지속적으로 확장되고 있습니다. 이러한 통계를 살펴보고 이미지 인식의 새로운 기능을 살펴보겠습니다.

이미지 인식 시장 통계

이미지 인식 시장은 빠르게 성장하며 소매, 의료, 보안 분야에서 인기를 얻고 있습니다. 인공 지능 과 기계 학습은 시장 성장의 주요 동인입니다. 아래 통계에 따르면 이미지 인식 시장의 모든 기회는 2023년에서 2030년 사이에 유망할 수 있습니다.

통계가 어떤지 확인하세요.

• 세계 영상인식 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 10.42%를 보일 것으로 예상됩니다.
• 미국의 이미지 인식 시장 규모는 2023년 39억4000만 달러로 최대 규모가 될 것으로 예상된다.

• 2023년 북미 이미지 인식 시장 규모는 11.86% 증가했다.
• 호주의 이미지 인식 시장은 2023년에 2억 8천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 남미는 2023년 시장 규모가 20.26%로 크게 증가할 것으로 예상된다.
• 세계 AI 이미지 인식 시장 규모는 2022년 33억 3,067만 달러로, 2028년에는 CAGR 24.91%로 성장해 1억 2,652.88만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
• 아시아의 이미지 인식 시장은 2023년 25억 7천만 달러 규모로 상대적으로 작습니다.
• 중부 및 서부 유럽의 이미지 인식 시장 규모는 2023년 18억 8천만 달러로 더욱 작아집니다.
• 2023년부터 2030년까지 미국 이미지 인식 시장의 예상 CAGR은 7.86%입니다.

영상인식 기술통계

딥러닝은 이미지 인식 기술에서 중요한 역할을 합니다. YOLO(You Only Look Once) 및 SSD(Single-Shot Detector)와 같은 인기 있는 딥 러닝 모델은 컨볼루션 레이어를 사용하여 디지털 이미지나 사진을 구문 분석합니다. 딥러닝 기술과 모델은 2023년에도 계속해서 개선되어 이미지 인식이 더욱 간편해지고 정확해질 것입니다.

또한 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Robust Feature), PCA(Principal Component Analysis) 이미지 인식 모델과 같은 알고리즘은 읽고 처리하고 전달합니다.

이미지 인식을 둘러싼 기술 생태계는 빠르게 변화하고 있습니다. Tese 통계는 기술 측면의 최신 정보를 업데이트합니다.

• MIT의 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소(CSAIL)는 이미지의 누락된 부분을 추론하기 위해 MAGE(Masked Generative Encoder)를 개발했습니다. 선형 프로빙에서 80.9%의 정확도를 달성했으며 각 클래스에서 10개의 레이블이 지정된 예시가 제공되었을 때 71.9%의 사례에서 이미지를 올바르게 식별했습니다.
• 대규모 객체 감지 데이터 세트인 Object365는 600,000개 이상의 이미지로 학습되었습니다.

이미지 1,000개

이미지와 물체를 감지하고 인식하는 시스템을 훈련하려면 각 클래스가 필요합니다.

출처: IBM

• 이미지에 물체 감지를 위한 미세한 디테일이 필요하지 않은 경우 1~2메가픽셀이 이상적입니다. 이미지에 미세한 세부 묘사가 필요한 경우 각각 1~2메가픽셀의 이미지로 나뉩니다.
• 크고 강력한 이미지 인식 시스템은 초당 1000프레임(FPS)을 처리할 수 있습니다. 반대로 일반적인 이미지 인식 시스템은 100FPS로 처리됩니다.
• 이미지 인식 모델 훈련을 위해 공개적으로 사용 가능한 가장 큰 데이터 세트는 IMDB-Wiki이며, 500,000개 이상의 인간 얼굴 이미지가 있습니다.
• Berkeley Deep Drive(BDD110K)는 가장 큰 다양한 운전 비디오 데이터세트입니다. 자율 주행의 인식 작업에 대한 주석이 달린 100,000개 이상의 비디오가 있습니다.
• 이미지 인식은 입력, 은닉, 출력의 세 가지 레이어로 구성됩니다. 입력 레이어는 신호를 포착하고, 은닉 레이어는 이를 처리하며, 출력 레이어는 신호가 무엇인지 결정합니다.
• 컬러 이미지의 비트 심도는 8~24 이상입니다. 24비트 이미지에는 빨간색 8개, 녹색 8개, 파란색 8개의 세 가지 그룹이 있습니다. 이러한 비트의 조합은 다른 색상을 나타냅니다.
• 4개의 1차 통계(평균, 분산, 왜도 및 첨도)와 5개의 2차 통계(각2차 모멘트, 대비, 상관관계, 동질성 및 엔트로피)는 이미지의 텍스트 특징을 나타냅니다.

영상인식 시스템 정확도 통계

CNN(Convolutional Neural Network)을 통해 이미지 인식 정확도가 높아졌습니다. 그러나 변형, 동일한 클래스 내의 객체 변형, 폐색과 같은 문제는 시스템의 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다. (오클루전은 이미지에서 객체가 다른 객체의 일부를 숨길 때 발생합니다.)

이러한 잠재적인 어려움에도 불구하고 이미지 인식 시스템은 믿을 수 없을 정도로 높은 수준의 확실성을 보여줍니다. 이러한 통계를 탐색하여 이미지 인식 소프트웨어에서 기대할 수 있는 정확도와 오류의 여지가 얼마나 큰지 이해하십시오.

• 이미지 인식의 모든 데이터 세트의 평균 오류율은 3.4%입니다.
• 이미지 인식의 상위 5개 오류율은 확률이 가장 높은 5개의 예측 중 대상 라벨이 나타나지 않는 횟수의 백분율을 나타냅니다. 많은 기술은 25% 미만으로 떨어질 수 없습니다.

• 이미지 인식 도구의 대략적인 정확도 수준은 95%입니다. 이는 CNN 및 기타 기능 기반 심층 신경망의 개발 때문입니다.
• YOLOv7은 컴퓨터 비전 작업을 위한 가장 효율적이고 정확한 실시간 객체 감지 모델입니다.

픽셀에서 패턴으로

위의 통계는 이미지 인식 시장이 2023년부터 2030년까지 성장 궤도에 있음을 명확하게 보여줍니다. 기술은 새로운 업데이트와 발전을 통해 진화하고 정확성을 높이고 있습니다. 그러나 성장은 이미지 인식에만 국한되지 않습니다. 컴퓨터 비전의 전체 영역은 시장 규모와 채택이 확대되고 있습니다. 시장 가치가 증가함에 따라 이미지 인식 부문에서 자리를 찾는 기업은 이익을 얻을 것입니다.

컴퓨터 비전 에 대해 자세히 알아보고 기계가 시각적 세계를 해석하는 방법을 이해하세요.