Deep Learning
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[Deep Learning] 2. Edge Detection ExampleDeep Learning/이론 2022. 11. 12. 20:57
Andrew Ag 교수님의 강의 내용입니다. https://m.blog.naver.com/gaussian37/221132674371 2. Edge Detection example 컨벌루션 연산은 컨벌루션 뉴럴 네트워크의 기본 구성 블록 중 하나입니다. 이번 강의에서는 에지 검출을 ... blog.naver.com 2. Edge Detection Example Computer Vision Problem vertical edges, horizontal edges 탐지 Edge detection 방법 NxN 이미지가 있을 때, KxK 필터로 convolution 연산을 수행하면, (N-K+1)x(N-K+1) output 생성된다. 필터가 vertical edges 탐지할 수 있는 이유? 왼쪽과 같은 이미지가 ..
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[Deep Learning] 1. Computer visionDeep Learning/이론 2022. 11. 12. 20:27
Andrew Ag 교수님의 강의 내용입니다. https://m.blog.naver.com/PostView.naver?blogId=gaussian37&logNo=221132667027&navType=by 1. Computer Vision gaussian37 blog.naver.com 1. Computer Vision CV 종류 Image Classification: 이미지가 어떤 class인지 분류하는 task Object Detection: 이미지 내에서 특정 object가 존재하는 위치를 탐색하는 task (=classification+localization) Neural Sytle Transfer: content image를 style image처럼 표현하는 task CV challenge 이미지의 ..
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[Deep Learning] computer vision 개념 정리Deep Learning/이론 2022. 11. 12. 18:10
@ 개인적인 답변이므로 참고만 하시길 바랍니다. 딥러닝 발달 이전에 사물을 Detect할 때 자주 사용하던 방법은 무엇인가요? ==> Fatser R-CNN의 장점과 단점은 무엇인가요? ==> dlib은 무엇인가요? ==> opencv와 유사하게 이미지 처리 및 기계학습, 얼굴 인식 등을 할 수 있는 c++ 기반의 라이브러리 (얼굴 인식과 관련된 분야에서 매우 좋은 성능을 보임) YOLO의 장점과 단점은 무엇인가요? ==> 이미지 전체를 한번만 보고 예측할 수 있고, 하나의 통합된 모델로 구성되어 있다. 또한, 실시간으로 탐지할 수 있다는 장점이 있다. yolo v1~ 장단점 정리 제일 좋아하는 Object Detection 알고리즘에 대해 설명하고 그 알고리즘의 장단점에 대해 알려주세요 ==> 그 이후..
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[Deep Learning] 개념 끄적이기Deep Learning/이론 2022. 11. 10. 02:53
공부좀 하고 한번에 슈루룩 정리해 버리기! 딥러닝 vs 머신러닝 - 딥러닝: 여러 layer를 가진 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것 (=심층학습) 딥러닝은 자동으로 학습하려는 데이터에서 특징을 추출 (=특징 추출에 사람 개입 X) 머신러닝은 어떤 특징을 추출할지 사람이 직접 분석하고 판단 (=특징 추출에 사람 개입 O) GAN - Generator 완벽할 때, Discriminater는 log(0.5)+log(0.5)=0.69로 수렴하게 된다. AutoEncoder - Autoencoder는 입력 data로부터 다시 data를 생성해내는 인공 신경망이다. Transformer - Transformer 과정 Encoder 1. input이 들어온 후 positional encoding 2..
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[Deep Learning] IoU 개념 정리 (IoU, GIoU, DIoU, CIoU)Deep Learning/이론 2021. 7. 27. 19:53
요약 IoU: 교집합 / 합집합 GIoU: 두 박스를 모두 포함하는 최소 영역인 C 박스 활용 DIoU: IoU와 중심점 좌표 함께 고려 CIoU: DIoU와 geometric measure 함께 고려 1. IoU (Intersection over Union) IoU란 Intersection over Union로 Object Detection 분야에서 예측 Bounding Box와 Ground Truth가 일치하는 정도를 0과 1 사이의 값으로 나타낸 값이다. @ Object Detection Loss function에서 IoU의 필요성 위의 그림 (a)에서 볼 수 있듯이 두 박스의 왼쪽 하단 거리와 오른쪽 상단 거리가 동일할 때, MSE (=L2 loss)는 일정하지만 box의 겹침 정도를 나타내는 I..