Image Classification
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[cs231n] 2강 이미지 분류 (3/4, K-최근접 이웃/ K-Nearest Neighbors)AI 2021. 1. 5. 19:59
손가락처럼 튀어 나온 이런 것들이 이 알고리즘을 일반화하고 싶은 동기를 유발합니다. 그래서 나온 것이 K-최근접 이웃 알고리즘이죠. 하나의 최근접 이웃을 찾기 보다는, 약간 더 멋진 걸 하는데, 거리 메트릭에 따라 K개의 최근접 이웃을 찾아서 투표를 합니다. 이웃중에서요. 그 다음에 가장 많은 표를 가진 이웃이 예측값이 됩니다. 이걸 좀 더 복잡하게 하는 방법도 생각할 수 있죠. 거리에 웨이트를 주는 것 등을 생각할 수 있는데, 가장 간단한게 꽤 잘 됩니다. 그냥 최다 득표를 선택하면 됩니다. 여기 앞에서 본 것과 같은 점들의 집합이 있는데 K가 1인 분류기와, K가 3일때, K가 5일때가 있습니다. 3일때를 보면, 녹색 안에 있는 이상한 노란 점이 그 주변 영역을 노란색으로 만들지 않습니다. 가운데 녹..
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[cs231n] 2강 이미지 분류 (2/4, 최근접 이웃 / nearest neighbors)AI 2021. 1. 4. 19:55
이미지 분류를 위한 API가 뭔지 생각해 보면, 파이썬으로 이런 메소드를 아마 작성할 겁니다. 이미지를 받아서 어떤 미친 마법을 부려서 고양이인지 개인지 아무것도 아닌지 레이블을 뱉어내는 거죠. 어떤 명확한 방법은 없습니다. 알고리즘 수업을 듣고 있는 거라면, 정렬하고, 컨벡스 헐 (Convex Hull) 계산하거나 RSA 암호화하거나 하는, 어떤 알고리즘을 작성할 수 있을 겁니다. 이걸 하기 위해서, 일어나야 하는 여러 단계를 나열하죠. 물체를 인식하기 위해서, 혹은 고양이나 이미지를 인식하기 위해서는 명확한 명시적 알고리즘이 없습니다. 이런 직관적인 감각을 만드는 혹은 어떻게 이런 객체를 인식할지에 대한 알고리즘은 없죠. 이게 챌린징한데, 만약 처음 프로그램밍하는 날, 이런 펑션을 써야 한다면 대부분..
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[cs231n] 2강 이미지 분류 (1/4, 챌린지)AI 2021. 1. 4. 17:44
지난 시간엔 컴퓨터 비전이 무엇인지와 역사에 대해 배웠죠. 그리고 이 강좌 개요에 대해서도요. 오늘은 세부 사항들을 들여다 보겠습니다. 이 알고리즘이 어떻게 동작하는지에 대해서요. 첫 강의는 비전에 대한 빅 픽쳐였고, 오늘 강의의 대부분은 세부사항들을 볼 겁니다. 여러 다른 알고리즘에 대한 세부 메커니즘을 볼 건데, 오늘 알고리즘을 처음 배우는 날이라 흥분되네요. 우리는 파이썬 넘파이 튜토리얼을 써서 올렸습니다. 코스 웹사이트에요.넘파이는 효율적인 벡터화된 연산을 가능하게 해서 상당한 연산을 코드 몇줄로 하게 해줍니다. Numerical 컴퓨팅이나 머신러닝같은 것들은, 이 벡터화된 오퍼레이션으로 효율적으로 구현됩니다. - NumpyTutorial: cs231n.github.io/python-numpy-t..
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[Day29] 이미지 분류 알고리즘AIFFEL Life 2020. 12. 15. 14:01
오늘은 이미지 분류에 대해서 알아보았습니다. CNN, VGG16 등에 대해 참고가 될 만한 글들을 공유해 드립니다. 1. TensorFlow-Slim image classification model library github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim tensorflow/models Models and examples built with TensorFlow. Contribute to tensorflow/models development by creating an account on GitHub. github.com 2. 이미지 분류 모델 평가에 사용되는 top-5 error와 top-1 error bskyvision.com/422 이미지 분류 모..