Matlab의 Alexnet을 이용하여 이미지 분류하기

1. 목적

이미지 분류는 컴퓨터 비전의 핵심 과제 중 하나로, 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히, 최근 몇 년 사이 인공지능 기술의 발전과 함께 이미지 처리의 정확도가 눈에 띄게 향상되었다. 이러한 변화의 중심에는 딥러닝 기술이 자리 잡고 있으며, 그 중에서도 CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 분류에서 좋은 성과를 내고 있다. AlexNet은 이러한 CNN 아키텍처 중 하나로, 2012년 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) 대회에서 우수한 성적을 거두며 주목받기 시작했다. AlexNet은 수많은 이미지 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추었고, 그 덕분에 여러 분야에서 이미지 인식 및 분류 문제를 해결하는 데 널리 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 Matlab을 활용하여 AlexNet 아키텍처를 기반으로 한 이미지 분류 시스템을 구축하고 이를 통해 다양한 이미지 데이터셋에서의 분류 성능을 평가하는 것이다. 이를 통해 이미지 분류의 기본 원리와 딥러닝 모델의 학습 과정을 이해하고, AlexNet이 제공하는 다양한 기능 및 파라미터 조정 방법을 학습할 수 있다. 또한, 실제 데이터를 활용하여 모델을 훈련…