19장. Vision 데이터 파이프라인

용어 짚고 가기

파이프라인(pipeline)여러 처리 단계를 차례로 이어, 앞 단계의 출력이 다음 단계의 입력이 되게 만든 흐름입니다. 물을 차례로 흘려보내는 관(pipe)에서 온 말입니다. 1장에서 처음 보았습니다.
단계(stage)파이프라인을 이루는 칸 하나입니다. stage 는 "무대, 한 과정"이라는 뜻입니다.
입출력 약속(interface)단계가 무엇을 받아 무엇을 돌려주는지 정한 약속입니다. inter(사이)와 face(얼굴)를 붙인 말로, 두 부분이 맞닿는 면이라는 뜻입니다.
수집(collection)폴더나 동영상에서 처리할 그림을 모으는 단계입니다. collect 는 "모으다"라는 뜻입니다.
출처(source)그림이 어디서 왔는지 적은 정보입니다. 파일 경로나 "동영상 이름#프레임 번호" 처럼 적습니다. source 는 "샘, 근원"이라는 뜻입니다.
거르기(filtering)쓸 수 없는 그림을 빼는 단계입니다. filter 는 "거름망"이라는 뜻입니다. 16장의 데이터 정제를 파이프라인의 한 칸으로 넣은 것입니다.
전처리(preprocessing)모델에 넣기 전에 그림의 크기, 밝기, 잡음을 맞추는 일입니다. 이 장에서는 "다듬기" 단계라고 부릅니다. pre 는 "미리"라는 뜻입니다.
추론(inference)학습을 마친 모델에 새 그림을 넣어 답을 얻는 일입니다. infer 는 "미루어 짐작하다"라는 뜻입니다.
가중치 파일(weights file)학습으로 정해진 모델 속 숫자를 담은 파일입니다. 18장에서 만든 best.pt 가 그것입니다. pt 는 PyTorch 의 줄임입니다.
신뢰도(confidence)모델이 상자 하나에 붙이는 "얼마나 확신하는지" 점수입니다. 0~1 사이이고, 줄여서 conf 라고 씁니다.
IoU(Intersection over Union)두 상자가 겹친 넓이를 합친 넓이로 나눈 값입니다. intersection 은 "교차, 겹친 곳", union 은 "합친 것"이라는 뜻입니다. 18장에서 보았습니다.
정밀도(precision)모델이 찾은 상자 가운데 맞은 상자의 비율입니다. 11장에서 경계 점수로 처음 보았습니다.
재현율(recall)실제 물체 가운데 모델이 찾아낸 물체의 비율입니다. recall 은 "되불러 내다"라는 뜻입니다.
설정(configuration)기준값처럼 바꿀 수 있는 값을 모아 둔 것입니다. 이 장에서는 CONFIG 라는 사전 하나에 모읍니다. configure 는 "짜 맞추다"라는 뜻입니다.
하드코딩(hard coding)바꿀 수 있는 값을 코드 곳곳에 숫자로 직접 박아 넣는 일입니다. hard 는 "단단히 굳은"이라는 뜻으로, 나중에 바꾸기 어렵다는 말입니다.
JSON(JavaScript Object Notation){"이름": 값} 꼴로 자료를 적는 글자 파일 형식입니다. 자바스크립트의 사전 적는 법에서 왔고, 파이썬 사전과 생김새가 거의 같습니다.
처리 기록(log)파일마다 어느 단계에서 어떤 결과가 났는지 남긴 표입니다. 17장에서 본 로그입니다.
재현성(reproducibility)같은 입력과 같은 설정으로 다시 돌리면 같은 결과가 나오는 성질입니다. reproduce 는 "다시 만들어 내다"라는 뜻입니다.
깔때기 표(funnel table)단계를 지날 때마다 남은 개수가 줄어드는 모양을 보인 표입니다. 위가 넓고 아래가 좁은 깔때기(funnel)를 닮아 붙은 이름입니다.
잡음 점수(noise score)이 장에서 쓰는 잡음의 크기입니다. 흑백 그림과 3×3 미디언 블러(7장)를 건 그림의 차이를 평균 낸 값으로, 클수록 자글자글합니다.
프레임 뽑기(frame sampling)동영상의 모든 장 대신 N장마다 한 장씩 골라 쓰는 일입니다. sample 은 "본보기로 떼어 낸 것"이라는 뜻입니다. 15장에서 보았습니다.
병목(bottleneck)파이프라인에서 가장 오래 걸려 전체 속도를 정하는 단계입니다. 병의 좁은 목처럼 흐름이 막히는 곳이라는 뜻입니다.
체크리스트(checklist)빠뜨리지 않도록 확인할 항목을 적은 목록입니다. check(확인)와 list(목록)를 붙인 말입니다.