이미지 분류는 인공지능 분야의 기본적인 과제로, 디지털 이미지의 시각적 내용을 기반으로 사전에 정의된 하나 이상의 레이블을 할당하는 작업입니다. 주로 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 활용해 이미지에서 관련 특징을 추출하여 서로 구분합니다. 물체 탐지나 이미지 분할과 달리, 이미지 전체를 범주화하는 데 중점을 두며, 내부 객체의 위치를 특정하거나 영역을 분할하지 않습니다. 일반적으로 계층적 시각 패턴을 학습하는 합성곱 신경망(CNN)이 사용됩니다. 이를 통해 시스템은 이미지 내에서 사물, 장면, 이상 징후를 자동으로 인식할 수 있습니다.
활용 사례 및 예시
이미지 분류는 보안용 얼굴 인식, AI 기반 의료 진단(방사선 이미지 분석), 사진 자동 분류, 산업 현장에서의 결함 감지, 소셜 미디어 이미지 관리(이미지 검열) 등에 널리 사용됩니다. 또한 정밀 농업(식물 질병 진단), 자동차 교통 표지판 인식 등에서도 활용됩니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, FastAI, OpenCV 등이 널리 사용되는 라이브러리와 프레임워크입니다. 이들은 이미지 분류 모델 구축, 학습, 평가를 위한 다양한 모듈을 제공합니다. 고급 활용에서는 ResNet, Inception, VGG, EfficientNet과 같은 사전 학습된 네트워크가 사용됩니다.
최근 발전 및 트렌드
최근 연구는 Vision Transformer(ViT) 등 트랜스포머 기반 아키텍처의 효율성, 자기 지도 학습, 임베디드 적용을 위한 모델 경량화, 바이어스 및 적대적 공격에 대한 견고성 향상에 집중되고 있습니다. 자동 라벨링 및 반지도 학습은 대규모 라벨링 데이터셋 의존도를 낮추어 응용 가능성을 넓히고 있습니다.