S3D CNN을 활용한 제작 프로그램들

S3D CNN(Separable 3D Convolutional Neural Network)을 활용한 여러 제작 프로그램이 있습니다만, 아래에 몇 가지 프로그램을 소개해드리겠습니다.

 

3DResNet

3DResNet은 3D CNN을 기반으로 한 프로그램으로, 주로 동영상 분류에 사용됩니다. 3DResNet은 2D CNN의 ResNet을 3D로 확장한 것으로, 동영상의 시간 정보와 공간 정보를 동시에 처리할 수 있습니다.

 

2D 이미지를 다루는 일반적인 ResNet에서 차원을 하나 추가하여 3D 데이터를 처리하는 방식으로 확장되었습니다. 이렇게 함으로써, 3DResNet는 비디오의 시간적인 흐름을 포착하고 이를 분류 문제에 활용할 수 있게 되었습니다.

ResNet이 가지고 있는 잔차 연결(Residual Connection)의 개념을 그대로 활용하여, 심층 신경망에서 발생하는 그래디언트 소실 문제를 해결합니다. 이는 신경망이 깊어질수록 발생하는 학습 문제를 완화시키며, 이로 인해 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 됩니다.
이것은 주로 비디오 분류, 행동 인식 등의 작업에 사용되며, 비디오 데이터의 시간적, 공간적 특성을 동시에 학습하기 때문에 이러한 분야에서 높은 성능을 보입니다.
하지만, 3DResNet은 모델의 크기가 커지고 연산량이 많아지는 문제가 있습니다. 이는 3D 컨볼루션 연산이 2D 컨볼루션 연산보다 훨씬 많은 연산량을 필요로 하기 때문입니다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위한 연구가 계속 진행되고 있습니다.

마지막으로, 3DResNet을 사용하려면 대용량의 비디오 데이터가 필요하며, 이 데이터를 효과적으로 학습하기 위해서는 충분한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 이는 3DResNet을 사용하는 데 있어 고려해야 할 중요한 점 중 하나입니다.

 

대표적으로 아래 프로그램들은 3DResNet을 사용하여 2D 이미지에서 깊이 정보를 추출하는 데 있어 높은 정확도를 제공합니다. 또한, 다양한 기능을 제공하여 사용자의 편의를 높여주기도 합니다.

3DResNet 프로그램의 사이트 링크는 다음과 같습니다.

• Adobe Dimension : https://www.adobe.com/products/dimension.html
• Blender : https://www.blender.org/
• Meshroom : https://alicevision.org/
• RealityCapture : https://www.capturingreality.com/

 

I3D (Inflated 3D ConvNet)

I3D는 2D CNN을 3D로 '부풀림'시켜 동영상 데이터를 처리하는 프로그램입니다. I3D는 2D ConvNet 구조를 가져와 3D에 적용하여, 동영상의 시간적인 특성과 공간적인 특성을 동시에 학습할 수 있습니다.

 

OpenPose : 2D 및 3D 영상에서 사람의 관절을 추적하는 데 사용되는 프로그램입니다. OpenPose는 I3D를 사용하여 3D 영상에서 사람의 관절을 추적할 수 있습니다.

 

MediaPipe : 2D 및 3D 영상에서 다양한 동작을 인식하고 추적하는 데 사용되는 Google의 오픈 소스 라이브러리입니다. MediaPipe는 I3D를 사용하여 3D 영상에서 다양한 동작을 인식하고 추적할 수 있습니다.

 

Tensorflow Object Detection API : 3D 영상에서 객체를 인식하고 추적하는 데 사용되는 Google의 오픈 소스 라이브러리입니다. Tensorflow Object Detection API는 I3D를 사용하여 3D 영상에서 객체를 인식하고 추적할 수 있습니다.

 

이것들이 I3D를 사용하여 3D 영상에서 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

 

C3D (Convolutional 3D)

C3D는 3D 영상에서 시간(time) 정보를 고려하여 객체를 인식하고 추적하는 데 사용되는 딥러닝 모델입니다. C3D는 2D 영상에서 객체를 인식하는 데 사용되는 2D 컨볼루션 신경망(convolutional neural network)을 기반으로 개발되었습니다.

C3D는 3D 영상의 시간 정보를 고려하여 객체의 움직임을 추적하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 이는 C3D가 3D 영상의 각 프레임에서 깊이 정보를 추출하여 객체의 3D 모양을 형성하고, 이를 통해 객체의 움직임을 추적하는 방식을 사용하기 때문입니다.

C3D는 다음과 같은 분야에서 활용되고 있습니다.

비디오 인식 : 3D 영상에서 객체를 인식하고 추적하는 데 사용됩니다.

스포츠 분석 : 3D 영상을 사용하여 선수의 움직임을 분석하는 데 사용됩니다.

의료 영상 분석 : 3D 영상을 사용하여 의료 영상을 분석하는 데 사용됩니다.

 

 

이외에도 S3D CNN을 활용한 다양한 프로그램들이 있지만, 대체적으로 조금씩 특징을 담고 있습니다. 어떤 특정 분야나 목적에 따른 프로그램도 있는 것으로 알고 있습니다.

영상분야가 단순한 즐거움을 주기보단 더 미래를 내다보는 기술들이 발전을 하고 있습니다. AI를 만나 여러단계를 훌쩍 뛰어넘는듯 싶습니다.

더 발전 되는 모습을 보고 싶습니다.

종합적으로 S3D CNN은 이미지 이상의 고차원 데이터를 처리하는 데 효과적인 기술로, 그 가능성은 무궁무진하다고 생각합니다. 다시금 이 기술이 어떻게 발전하고 응용될 수 있을지에 대한 몇 가지 예시를 들어보겠습니다:

향상된 동영상 인식: 3D CNN은 동영상 데이터의 시간적 특성과 공간적 특성을 동시에 학습할 수 있습니다. 이는 동영상 인식, 행동 인식, 행동 예측 등의 분야에서 더욱 정밀한 분석을 가능하게 합니다. 예를 들어, 보안 카메라의 영상을 분석하여 이상 행동을 탐지하는 데 이 기술을 활용할 수 있을 것입니다.

의료 분야의 진단 및 치료: 3D CNN은 MRI, CT 등의 3D 이미지 데이터를 처리하는 데 특히 유용합니다. 이를 통해 복잡한 3D 의료 영상을 분석하고, 병변을 탐지하거나 진단을 지원하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 이 기술은 개인화된 치료 계획을 수립하는 데도 도움이 될 것입니다.

 

증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR): 3D CNN은 AR과 VR 기술에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이는 사용자의 행동을 인식하고 이해하는 데 사용되거나, 가상 공간에 대한 더욱 실감나는 경험을 제공하는 데 활용될 수 있습니다.

 

자율주행 자동차: 3D CNN은 자율주행 자동차의 센서 데이터 처리에도 활용될 수 있습니다. 3D 환경을 인식하고 이해하는 데 도움이 되며, 이를 통해 더욱 안전하고 효율적인 주행이 가능해질 것입니다.

 

이런 예시들을 보면, 3D CNN은 매우 다양한 분야에서 효과적으로 활용될 수 있음을 알 수 있습니다.

흔히 이야기 하는 3D 혹은 S3D와는 구별된 특화된 기술입니다. 아직 이 기술의 발전은 여전히 초기 단계에 있으며, 이를 가능하게 하는 알고리즘과 컴퓨팅 파워 발전에도 의존하고 있습니다. 따라서, 이런 기술의 발전과 활용을 하기 위한 관심있는 분들이라면 지속적인 연구와 개발에 시간을 할애해도 나쁘지 않을 거라 생각됩니다.

 

S3D CNN활용 프로그램 소개였습니다.

 

 

@Exobrain