Object Detection에서 2D & 3D 바운딩 박스의 역할

 

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지난 시간 객체 탐지 분야의 필수적 프레임인 앵커 박스(Anchor Box)와 바운딩 박스(Bounding Box)에 대해 알아보며, 두 프레임이 물체를 어떻게 인식하고 각자 어떤 역할을 하는지에 대해서 알아보는 시간을 가졌어요. 결론적으로는 여러 앵커 박스 중 최적의 영역을 파악해 그것을 바운딩 박스로 변환하는 과정임을 살펴볼 수 있었어요. 이때 바운딩 박스는 2D 및 3D 공간에서 객체 위치와 크기를 정의할 수 있는데요. 오늘은 다양한 영역에서 객체 검출을 진행하는 바운딩 박스에 대해 조금 더 자세히 들여보는 시간을 가져볼게요! 🤫

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들어가기 전, 2D와 3D 객체 검출은 무엇인가요?

이미지 출처: Neil Sahota

 

🟦 2D 객체 검출

2D 객체 검출은 일반적으로 사진이나 비디오 프레임과 같은 평면 이미지에서 수행돼요. 따라서 평면 이미지의 경우 깊이 정보가 없기 때문에, 객체의 위치와 크기만을 알 수 있고, 입체감이나 방향성을 파악하는 데에는 한계가 있답니다. 해당 2D 객체 검출의 경우 주로 CNN(합성곱 신경망)이나 Open CV와 같은 이미지 처리 기술이 자주 사용되고 있어요!

 

 

🟪 3D 객체 검출

3D 객체 검출은 깊이 정보가 포함된 데이터를 활용하고 있어요.(LiDAR, 3D 스캐너, 스테레오 카메라) 2D 객체 검출과 달리 3D 객체 검출에서는 깊이 정보를 활용할 수 있기 때문에 객체의 실제 거리를 측정하거나 3D 공간에서의 관계를 파악하는 데 유리해져요. 주로 딥러닝 기반 방법에 의거하여, 3D CNN 또는 점군 처리 방법 등에 사용되며, 실제 산업에서 가장 활발하게 활용되고 있어요.

 

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🤫 Bounding Box 정의 다시 살펴보기

 

⏹️ 바운딩 박스는 이미지 또는 2D/3D 공간에서 객체의 위치와 크기를 나타내는 직사각형의 경계 상자에요. 이는 AI 모델이 이미지나 3D 공간에서 특정 객체를 인식하고 분류하는 데 사용되는데요. 이러한 바운딩 박스는 컴퓨터 비전에서 필수적인 도구이며, 특히 자율주행, 로봇공학, 스마트 팩토리, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있어요.

 

바운딩 박스에서 인식되는 객체는 공간·영역에서 마당 각자 다른 역할을 부여받고 있는데요. 그럼 평면 및 입체 공간에서 바운딩 박스는 어떻게 혁신적으로 발전되었을까요?

 

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✔️ 2D Bounding Box의 역할

이미지 출처: Unreal Engine

2D 바운딩 박스는 평면 이미지에서 객체의 위치와 크기를 정의하는 기본적인 사각형이에요. 자율 주행 차나 드론의 카메라에서 촬영한 이미지에서 특정 객체를 감지할 때, 2D 바운딩 박스는 해당 객체의 위치를 신속하게 파악하고, AI 모델이 객체를 분석할 수 있도록 도와줘요. 👍

 

2D 바운딩 박스는 주로 객체의 윤곽을 빠르게 잡아내는 데 사용되는데요. 예를 들어, 도로 위의 차량이나 보행자를 인식하고, 교통 신호를 감지하는 데 활용되고 있어요. 이는 자율주행차가 도로에서 다른 차량과 보행자를 감지하고, 신호등의 상태를 인식하는 데 중요한 역할을 해요.

 

장점

2D Bounding Box는 단순하고 빠른 계산을 제공하며, 대규모 데이터 셋의 분석에 적합해요. 또한, 다양한 각도에서 촬영된 이미지에서도 안정적인 결과를 제공해요.

제한점

2D Bounding Box는 깊이 정보를 제공하지 않기 때문에, 객체가 서로 겹치거나 복잡한 배경에 위치해 있을 때, 객체 간의 상호 작용을 정확하게 분석하기 어려울 수 있어요.

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✔️ 3D Bounding Box의 역할

이미지 출처: Unreal Engine

3D 바운딩 박스는 객체의 길이, 너비, 높이를 포함한 입체적인 경계 상자로, 3차원 공간에서 객체의 위치와 크기를 정의해요. 3D 바운딩 박스는 자율주행차, 드론, 로봇 공학 등에서 객체의 공간적 관계를 정확하게 인식하는 데 필수적이에요. ⭐

 

3D 바운딩 박스는 복잡한 환경에서 객체를 정밀하게 인식할 수 있어요. 자율주행차는 3D 바운딩 박스를 활용해 🛣️ 도로 위의 차량, 보행자, 장애물 등을 실시간으로 감지하고, 그 위치와 크기를 정확하게 파악하여 주행 경로를 결정해요. 이 기술은 고층 빌딩 주변에서 드론이 비행할 때, 장애물 회피와 같은 복잡한 환경에서도 안전한 비행을 보장해요!

장점

3D 바운딩 박스는 객체의 깊이와 공간적 위치를 정확하게 반영하여 AI 모델이 객체의 실제 크기와 공간적 관계를 이해할 수 있게 해요. 이는 다양한 산업의 복잡한 환경에서 효과적으로 작동하도록 도와줘요!

제한점

3D 바운딩 박스는 생성과 라벨링 과정이 복잡하며, 이를 처리하기 위한 높은 계산 능력이 필요해요. 또한, 3D 데이터를 수집하는 데 더 많은 리소스가 필요할 수 있어요.

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산업에서의 XGEN 활용 예시

이미지 출처: AI Hub

🚗 자율주행차: XGEN은 자율주행차에서 사용되는 다양한 센서 데이터를 활용해 3D 바운딩박스를 생성해요. 이를 통해 차량은 실시간으로 도로 위의 다른 차량, 보행자, 장애물을 감지하고, 안전한 경로를 계획할 수 있어요. 예를 들어, 고속도로에서 차량이 차선을 변경할 때, 3D 바운딩 박스는 주변 차량과의 거리를 정확히 측정하여 안전한 차선 변경을 지원해요.

 

🏭 스마트 팩토리: 스마트 팩토리에서는 XGEN이 로봇의 작업 환경을 시뮬레이션하여 로봇이 제품을 정확하게 식별하고 처리할 수 있도록 도와주는데요. 이 과정에서 2D 및 3D 바운딩 박스 형태로 로봇이 작업할 때 필요한 정확한 위치 정보를 제공해 줘요. 예를 들어, 조립 라인에서 로봇이 부품을 집어 올릴 때, 3D 바운딩 박스를 통해 부품의 정확한 위치와 방향을 파악할 수 있어요.

 

🏥 의료 영상분석: 의료 분야에서 XGEN은 CT 스캔, MRI 등에서 얻은 데이터를 바탕으로 종양이나 발병의 위치를 정확히 파악해요. 이때 3D 바운딩박스는 의료진이 병변의 크기와 위치를 정확히 이해하고, 적절한 치료 계획을 세우는 데 필수적이에요. 예를 들어, 암 진단에서 종양의 크기와 위치를 3D 바운딩 박스로 정확히 측정하여, 수술 계획을 세우거나 방사선 치료를 진행할 때 활용돼요.

 

▲ 이미지 클릭 시 XGEN 소개 페이지 이동 ▲

환경에 따라 자유롭게 변환하여
정확히 객체 검출을 도와주는 XGEN

 

이처럼 씨이랩 합성 데이터 솔루션 XGEN은 2D 및 3D 바운딩 박스를 자동으로 생성하고 자동 라벨링 기능을 통해 고품질 합성 데이터를 제공할 수 있어요. 다양한 환경에서 시나리오를 설계하고 시뮬레이션을 진행할 수 있도록, 바운딩 박스는 객체 검출 목표에 따라 2D 및 3D로 변환하여 정확하게 객체를 인식하고 분류해 줘요.

 

결과적으로 씨이랩 XGEN은 이 Bounding Box를 활용해 고품질 합성 데이터를 자동 생성하여 AI 학습 효율까지 크게 상승할 수 있어요. 디지털 트윈 산업으로 변화되는 시점, 합성데이터 활용을 통해 AI 성능을 높이고 더 많은 발전을 이루기 위해 XGEN! 선택 아닌 필수입니다 😁

 

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