[Segmentation] Semantic vs Instance Semantic Segmentation Object segmentation 을 하되 같은 class 인 object 들은 같은 영역 혹은 색으로 분할하는 것이다. Instance Segmentation 같은 class 이더라도 서로 다른 instance 들을 구분해주는 것이다. Bonus. Boundary Segmentation semantic으로 구분된 것들 중 나눠진 영역별로 다시 나누는 것이다. Reference. [1]. https://light-tree.tistory.com/75 [2]. https://m.blog.naver.com/mincheol9166/221736294296 2022. 11. 22. Object Detection 개념 및 성능 평가 방법 방법 Classification(분류) : 어떤 객체인지(Ex. 고양이 or 강아지) 클래스만을 분류한다. 이 때 주로 CNN 모델만을 사용한다. Localization(회귀) : 특정 클래스 객체 위치를 바운딩 박스(Bounding Box)로 지정해 찾는 것을 의미한다. Object Detection(분류 + 회귀) : 여러개의 클래스 객체들에 대한 위치를 여러개의 바운딩 박스로 지정해서 찾는다(Localization). 이 때 동시에 여러개의 객체들이 무엇을 의미하는지 클래스 분류(Classification)도 수행한다. Segmentation : Pixel-level로 Object Detection을 하는 것을 의미한다. Region Proposal 객체가 있을 만한 영역들의 후보군들을 여러개 추출.. 2022. 11. 18. ANN, DNN, CNN, RNN ANN(Artificial Neural Network) 모든 비선형 함수를 학습 모든 입력을 출력에 매핑하는 가중치를 학습할 수 있는 능력 활성화 함수는 네트워크에 비선형 속성 도입으로 입력과 출력 사이 복잡한 학습을 하는데 도움 학습과정에서 파라미터 최적값 찾기 어려움 Overfitting에 따른 문제 DNN(Deep Neual Network) ANN 문제 해결위해 은닉층 확대 2개 이상의 은닉층으로 학습(보통 Deep Learning은 3개 이상) DNN을 응용하여 CNN, RNN, LSTM, GRU 등 발전 CNN(Convolution Neural Network) 정보추출, 문장분류, 얼굴인식 등 널리 사용, 특히 이미지 및 비디오 처리에 활용 핵심 요소는 커널(콘볼루션 연산을 사용하여 입력에서 관.. 2022. 11. 17. 이전 1 2 3 4 5 다음
