개발 성장 노트

BackboneVisual Feature - 컴퓨터 비전의 태스크(classification, detection, segmentation, …)를 해결할 때 필요한 이미지의 특성을 담고 있는 정보들을 지칭 - 이미지에서 중요한 Feature를 추출(extract)할 수 있도록 훈련 - 주어진 비전 태스크를 잘 수행할 수 있는 압축된 Visual Feature를 산출- 여러 개의 Layer로 이루어져 있고, 이를 통해 다양한 Level의 Feature를 추출      - Layer: Input 이미지에서 Feature(points, edges, shapes, …)를 추출하기 위한 연산을 하는 층모델의 구성 Backbone + (Optional) Encoder + DecoderDecoder - 모델의 쓰임새..

고전 컴퓨터 비전- 고전 컴퓨터 비전: 규칙 기반의 이미지 처리 알고리즘 (e.g. OpenCV) - 딥러닝: 데이터 학습 기반의 이미지 처리 활용- 딥러닝으로 해결하기 어려운 문제에 활용 (e.g. 로보틱스, 가상현실) - 딥러닝 모델의 결과의 후처리 - 딥러닝 모델 없이 데이터를 가공 할 때 활용 ( Morphological Transform , Edge & Contour Detection )Morphological Transform- 이미지에 기반한 연산이며, 흑백 이미지에서 일반적으로 수행- 입력: 원본 이미지, 커널(연산자)- Erosion, Dilation, Opening, Closing, Morphological gradient, Top hat 중요성- Morphological transfo..

Classification- 기계 학습과 통계학에서 시스템이 일련의 특성을 기반으로 미리 정의된 여러 범주 또는 클래스 중 하나에 주어진 입력을 할당 하도록 훈련되는 과정- 입력 기능과 클래스 레이블 사이의 학습된 관계를 기반으로 보이지 않는 샘플의 클래스 레이블을 예측 Binary classification: 이진 분류의 목표는 데이터 요소를 두 클래스 중 하나로 분류 - 스팸 vs. 스팸이 아닌 이메일- 사기 vs. 비사기 거래 감지 - 질병 vs. 질병 진단 없음 Multiclass Classification- 필기 숫자 인식(10개 클래스: 0-9) - 이미지에서의 객체 인식(예: 개, 고양이, 자동차 등과 같은 클래스) - 뉴스 기사 분류(예: 정치, 스포츠, 기술 등) Multilabel Cl..

Computer VisionVision의 정의 - Vision: 시각적인 정보들의 집합 - 시각으로 보이는 것을 숫자로 데이터화 하여 저장한 모든 것들을 포함하는 개념Computer Vision- Artificial Intelligence (AI)의 한 종류 - vision 데이터들에서 의미 있는 정보를 추출하고 이를 이해한 것을 바탕으로 여러가지 작업을 수행- level- Low-level : Resize , Color Jitter , Edge detection, Segmentation by Color (e.g. watershed)- Mid :  Panorama Stitching , Multi-view Stereo, Depth Estimation, LIDAR - High : Image Classific..