개발 성장 노트

CV 주요 연구Generative Model & Stable Diffusion - 생성형 모델은 GAN에서부터 점차 발전하여, diffusion 방법의 생성형 모델이 우수한 성능을 보이고 있음 - Midjourney AI : Discord에서 사용가능한 AI 아트 생성기- DALL-E : OpenAI에서 개발하여 ChatGPT에서 사용 가능한 이미지 생성기Machine Unlearning - Right to be forgotten: EU에서 제정된 ‘잊혀질 권리'에 대한 규제 (General Data Protection Regulation;GDPR)    - 인터넷에서 고객 데이터를 지울 수 있어야 할 뿐 아니라 학습 데이터로도 사용되어서는 안됨   - Membership inference attack으..

Classification을 위한 평가 지표Confusion Matrix- TP(True Positive): 실제 positive인 것을 positive라고 예측 (정답)- FP(False Positive): 실제 negative인 것을 positive라고 예측 (오답)- FN(False Negative): 실제 positive인 것을 negative라고 예측 (오답)- TN(True Negative): 실제 negative인 것을 negative라고 예측 (정답)Accuracy (정확도)  - 전체 데이터에 대한 올바르게 예측된 데이터의 비율Precision (정밀도)- 모델이 positive로 예측한 데이터 중에서 실제 positive인 데이터의 비율 Recall (재현율) = Sensitivity ..

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..

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..