[AI 용어 정리] Context, Atrous Convolution, HARD

 

Context (컨텍스트)

컴퓨터 비전과 머신 러닝에서 "컨텍스트"는 이미지 내의 객체나 픽셀 주변의 정보를 의미합니다. 이 정보는 주변 픽셀, 색상, 텍스처, 형태 등이 포함되어 있으며, 이미지에서 특정 객체나 지역을 이해하거나 분류하는 데 사용됩니다. 컨텍스트 정보는 이미지의 전역적인 이해를 돕고, 더 정확한 의미 분석을 가능하게 합니다.

 

 

Atrous Convolution (확장 컨볼루션)

"Atrous convolution"은 컨볼루션 필터를 특정 간격으로 확장하여 적용하는 기술입니다. 이 방식은 기존 컨볼루션 연산에 비해 더 넓은 수용 영역(receptive field)을 갖게 되어 이미지의 더 넓은 범위의 정보를 한 번에 처리할 수 있습니다. 이는 특히 이미지의 큰 구조를 파악하거나, 세밀한 텍스처와 같은 세부적인 정보를 유지하면서도, 더 넓은 영역의 정보를 효과적으로 활용해야 할 때 유용합니다. "Atrous"는 프랑스어에서 "홀이 있는"이라는 뜻의 "trous"에서 유래되었습니다.

 

 

 

HARD (Hardware-Aware lightweight Real-time semantic segmentation model Deployable)

HARD는 하드웨어 인식이 가능하고 경량화된 실시간 의미론적 분할 모델을 의미합니다. 이 모델은 다양한 유형의 하드웨어 플랫폼(예: GPU, ARM Cortex-M CPU, 엣지 디바이스 등)에서 효과적으로 동작하도록 설계되었습니다. HARD는 특히 저전력 또는 제한된 계산 자원을 가진 장치에서도 높은 성능을 유지할 수 있도록 최적화되어, 자율 주행, 로보틱스, 모바일 애플리케이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. HARD는 또한 다양한 변형을 포함하여, 특정 하드웨어 조건에 맞게 세밀하게 조정할 수 있습니다.