사진이 천마디의 말 만큼의 가치가 있다고 한다면, 동영상은 거기에 프레임수를 곱한것 만큼의 가치가 있다고 할 수 있겠지요. 오늘 어디선가 갑자기 런칭한 컴퓨터 비전 스타트업인 Matroid 에서는 동영상안에 내재된 정보를 누구나 활용할 수 있도록 해 줍니다. 비전문가도 이용할 수 있을 정도로 직관적인 이 회사의 웹플랫폼을 이용하면 자신만의 탐지기(detector)를 만들어 사람들, 그외 대부분의 물체들을 탐지할 수 있습니다.

Matroid 의 창립자인 Reza Zadeh는 스탠포드 대학교 부교수로 있으면서 10년 가까이 스타트업 아이디어에 골몰해오다가, 최근 컴퓨터 비전 영역에 불어닥친 민주화의 물결에 올라타기 위해 이제 막 뛰어 올랐습니다. Matroid가 마음에 드는 점은, 인공위성이나 의료용사진에서 통찰력을 끌어내는게 아니라 일반적인 동영상에서 특정물체를 뽑아낼 수 있다는 부분입니다.

탐지기를 만들기 위해 복잡하게 텐서플로우(TensorFlow: 머신러닝 엔진)나 구글클라우드의 새로운 Video Intelligence API 를 사용하는 대신에, 사용자는 손쉽게 자신만의 학습(training) 세트를 업로드 하거나, 잘 정리된 수억개의 이미지 라이브러리에서 원하는 것들을 선택할 수 있습니다. Matroid는 학습과정에 이미지와 동영상클립을 처리할 수 있는데, 이는 다중 신경망(multiple neural network)을 이용해서 여러가지 타입의 입력을 처리하도록 하여 가능하게 됩니다 .  동영상을 추가하면, 학습에 사용될 중요한 물체에 박스 선을 쳐 달라는 프롬프트가 표시됩니다.

예를 들어 살인 용의자가 범죄를 저지르지 않았음을 증명할 수 있도록 CCTV감시영상을 분석하는 탐지기를 만들고 싶다고 해보죠. 조 페시가 나왔던 내 사촌 비니(My Cousin Vinny)에서라면, 큐레이션 라이브러리에 있는 메탈릭 민트 그린색의 1964 년형 뷰익 스카이라크 컨버터블의 이미지들과 해당 자동차 TV광고를 업로드하고 Sac-O-Suds (내사촌 비니에서 살인사건이 일어났던 가게이름: 역자주) 바깥에 설치된 CCTV 영상에 분석을 실행하면됩니다. Matroid는 심지어 스카이라크 이미지에서 정확도(confidence)를 살짝 낮춰서, 엄청나게 비슷하게 생긴 1963 폰티악 템페스트도 찾아낼 수 있도록 해줍니다.

이 스타트업 기업은 TV나 미디어로부터 가치있는 통찰력(insights)들을 뽑아내 상업화 할 수 있도록 닐슨(Nielsen) 같은 리서치회사들(data and measurement companies)과 협력할 계획을 가지고 있습니다. 예를 들어 애플사 같은 경우 HBO의 영화에서 아이폰이나 맥북이 몇번이나 나오는지 알고 싶어할 수 있겠지요. 하지만 광고 뿐만 아니라, Matroid는 CCTV 영상감시도 개나 바람에 흔들리는 나무는 무시하고 사람과 차량만 추적할 수 있도록 탐지기를 학습시켜, 어느정도 자동화 할 수 있습니다.

이 회사는 이런 사례들을 유료화하여, 동영상스트리밍을 지속적으로 모니터링 하는 댓가로 고객들로 부터 요금을 받을 생각을 가지고 있습니다. 분석용 데이터를 회사 외부로 보내야 하는 것을 걱정하는 회사들을 위해, Matroid 서비스를 회사내부에서 직접 돌릴 수도 있습니다 (물론 유료). 개인화탐지기(custom detector)는 특정 사용자의 스트림(동영상)에서만 나타나는 이상한 광원효과라던가 비정상적인 부분들을 탐지할 수 있도록 학습시킬 수 있습니다. 유튜브 동영상에서 배트맨이 나오는 동영상을 찾는다던가 하는 개인적인 목적의 서비스는 계속해서 무료로 제공될 예정입니다.

Zadeh 와 그의 동료들은 현재, 전문가들이 직접만든 고도의 커스텀 탐지기들을 팔 수 있도록, 컴퓨터 비전을 위한 마켓플레이스를 만들고 있습니다.  개발자들을 끌어들이기 위해 Matroid는 플랫폼에 시각화를 위한 유용한 도구들을 개발하고 있습니다. 텐서플로우를 이미 알고 있고 활용할 수 있는 사람들을 위해 훨씬 더 많은 양의 텐서플로우관련 내용들을 제공하기위한 작업도 진행중입니다.

Zadhe는 "우리는 최대의 탐지기(detector)와 모델을 가지고 싶습니다" 라고 이야기했습니다.

Matroid가 지속적인 가치를 만들 수 있을 정도로 빨리 커뮤니티를 만들어 낼 수 있느냐가 궁금한 부분입니다. Zahe는 머신러닝 커뮤니티에서 활발히 활동해 왔고, Scaled Machine Learning conference 를 조직했으며 텐서플로우의 전도사이기도 합니다.

수직화되는 추세를 무너뜨린 Matroid는 NEA(New Enterprise Associates)로부터 열성적인 지지를 얻을 수 있었고, 이는 향후 이 커뮤니티가 커지고 Matroid와 이들의 API가 기업 워크플로우의 주요한 부분이 된다면 충분히 보상을 받게 될 것입니다.

원문: https://techcrunch.com/2017/03/25/matroid-can-watch-videos-and-detect-anything-within-them/