하이크비전이 최근 열린 ‘2016 이미지넷(ImageNet)’ 대규모 비주얼 인식 대회의 화면 분류 부문에서 1위를 차지했다.
세계적인 이미지 데이터베이스 자원인 이미지넷은 수백개의 객체 범주와 수백만개의 이미지를 대상으로 객체 범주 분류와 탐지 기준을 확립하고자 대규모 비주얼 인식 대회(Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)를 개최한다. 2010년부터 매년 개최된 이 대회에는 전세계 50개가 넘는 주요 연구소가 참가한다.
스탠포드 대학, 카네기 멜론 대학, 미시건 대학, UNC 채플 힐이 개최한 ILSVRC의 고수준 원동력은 연구원이 더욱 다양한 객체를 대상으로 탐지 기능 개선을 비교할 수 있도록 지원하는 것이다. 이 대회의 또 다른 원동력은 대규모 이미지 색인을 위한 컴퓨터 비전 발전도를 측정하고, 효과적인 검색과 주석을 지원하는 것이다.
객체 탐지, 객체 지역화, 영상에서 객체 탐지, 화면 분류, 화면 분석 등 다섯 가지 ILSVRC 부문은 각각 정밀한 도전 과제를 기준으로 심사 및 평가됐다.
하이크비전이 1위를 차지한 화면 분류 과제에서 하이크비전 연구소는 인셉션 스타일의 네트워크와 그다지 깊지 않은 잔여 네트워크를 사용했다. 하이크비전의 실험 결과 및 훈련과 테스트를 위한 몇 가지 개선점에 따르면 이들 네트워크는 훨씬 더 적은 훈련 시간 동안 더 높은 성능을 발휘했다고 한다.
하이크비전은 “대회에서 나온 기술 데이터는 차량 탐지, 번호판 인식, 차량 하위브랜드 인식, 인간 탐지, 인간 재산 분석, 얼굴 인식, 이미지 검색 등에 적용돼 제품 성능과 응용 결과를 크게 향상시킬 수 있다”며 “미래에는 기계의 지능과 자동화 수준이 크게 향상되고 지능형 감시, 운전자 보조 시스템, 지능형 교통 감지, 로봇학 및 무인 항공기 같은 부문에서 활용될 것”이라고 강조했다.
