AI 탐구노트

1. 서론우리는 사진을 볼 때 특정한 사물(예: 강아지, 자동차, 나무)을 구분해서 볼 수 있는 반면. 컴퓨터는 이를 쉽게 이해하지 못하죠. 그래서 컴퓨터가 사진 속에서 원하는 사물만 찾아내도록 하는 기술이 필요한데 이를 이미지 분할(Image Segmentation) 이라고 합니다. 기존의 이미지 분할 기술은 크게 두 가지 방법이 있습니다.사전에 학습된 모델 사용 :  컴퓨터가 미리 학습한 사물(예: 고양이, 자동차)만 인식할 수 있어 새로운 사물에는 적용하기 어렵습니다.사람이 직접 선택 : 사용자가 사진 위에 선을 그리거나 특정 영역을 클릭해서 원하는 부분을 골라야 하지만, 시간이 많이 걸리고 불편합니다.이 논문에서는 스케치를 이용한 새로운 이미지 분할 방법을 제안합니다. 사용자가 직접 원하는 사물의..

1. 서론사람이 어디를 보고 있는지를 추적하는 기술은 우리가 주변 세계와 상호작용하는 방식을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 대화 중 상대방의 시선 방향은 그들이 관심을 가지고 있는 대상을 파악하거나 의도를 추측하는 데 도움을 줍니다. 이런 기술은 특히 인간-컴퓨터 상호작용, 자율주행, 로봇 비전, 혹은 광고 효과 분석 등 다양한 분야에서 응용될 수 있습니다. 과거에는 시선 방향을 추적하기 위해 여러 종류의 데이터를 분석하고 조합하는 복잡한 시스템이 주로 사용되었습니다. 하지만 이러한 방식은 개발이 어렵고 많은 비용이 들며, 데이터가 부족한 환경에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었습니다. 최근에는 대규모 데이터를 바탕으로 학습된 인공지능 모델들이 여러 시각적 문제를 해결하는 데 매우 좋은..