C# 으로 간단한 이미지 머신러닝

자료 기본정보

- 설명

C# 환경에서 머신러닝을 구현하려면 Microsoft에서 제공하는 ML.NET 라이브러리를 사용하는 것이 가장 효율적입니다. Python의 TensorFlow나 PyTorch만큼 강력하면서도, .NET 생태계와 완벽하게 통합된다는 장점이 있습니다.

가장 접근하기 쉬운 방법 두 가지를 정리해 드릴게요.

1. Model Builder (가장 쉬운 방법)

Visual Studio 내장 도구인 Model Builder를 사용하면 코드를 거의 짜지 않고도 드래그 앤 드롭으로 이미지 분류 모델을 만들 수 있습니다.

• 특징: GUI 기반, 자동 머신러닝(AutoML) 지원.

• 과정:

  1. Visual Studio 프로젝트 우클릭 -> Add -> Machine Learning Model.

  2. 시나리오에서 Image Classification 선택.

  3. 학습 환경(Local CPU/GPU 또는 Azure) 선택.

  4. 준비한 이미지 폴더(예: '고양이', '강아지' 폴더별 분류)를 업로드.

  5. Train 버튼 클릭 후 결과 확인 및 코드 생성.

2. ML.NET 코드로 직접 구현하기

코드의 흐름을 이해하고 싶다면 Microsoft.ML NuGet 패키지를 사용하여 직접 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 일반적으로 전이 학습(Transfer Learning) 방식을 사용하여 미리 학습된 모델(예: ResNet, Inception)을 재훈련합니다.

핵심 코드 구조 예시

C#

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

// 1. 데이터 모델 정의
public class ImageData
{
    public string ImagePath { get; set; }
    public string Label { get; set; }
}

public class ImagePrediction
{
    public string PredictedLabel { get; set; }
    public float[] Score { get; set; }
}

// 2. ML Context 초기화
var mlContext = new MLContext();

// 3. 데이터 로드 및 전처리 파이프라인 구축
var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
    .Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers.ImageClassification(
        labelColumnName: "Label", 
        scoreColumnName: "Score",
        featureColumnName: "Image"))
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));

// 4. 모델 학습 (Train)
// var model = pipeline.Fit(trainingData);

추천하는 학습 경로

1. 초보자: Visual Studio에서 Model Builder 확장 프로그램을 설치하고, 사물 몇 가지를 찍은 사진으로 분류기를 먼저 만들어 보세요.

2. 중급자: ML.NET 공식 문서의 이미지 분류 자습서를 따라 하며 데이터 파이프라인 구성을 익히세요.

3. 고급: 더 복잡한 딥러닝이 필요하다면 TensorFlow.NET이나 TorchSharp 같은 라이브러리를 사용하여 C#에서 직접 텐서 연산을 수행할 수 있습니다.