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IntroductionObject Detection Task는 Machine Learning이 필수적으로 요구된다. 모델의 성능 향상을 위해선 더 큰 데이터 셋(Large Dataset), 더 강인한 모델의 학습(More Powerful Model), 과적합(Preventing Overfitting)을 막기 위한 기술의 사용이 요구된다.Large Dataset이전까지는 Label을 유지한 Augmentation을 사용하면, 데이터 셋의 크기가 작아도 충분히 좋은 성능을 보였다. 하지만, 현실에서의 객체 인식 문제의 차원은 크고 다양한다. 즉, Occlusion, 조명, 변형 등 현실 세계에서의 다양성과 복잡성을 작은 데이터 셋은 충분히 반영하지 않고 있다. 또한, 작은 데이터 셋은 모델의 Overfitt..

본 컴퓨터 비전 개념과 기법들에 대한 공부를 진행하면서 배운 내용들을 중심으로 정리한 포스팅입니다. 책은 Computer Vision: Algorithms and Applications를 기반으로 공부하였습니다.또한, 인하대학교 박인규 교수님의 컴퓨터 비전 과목을 기반으로 제작된 포스팅입니다. Intro정통적인 Computer Vision은 SIFT와 같이 사람이 제공(제안)하는 Algorithm을 기반으로 특징을 추출하고, Image Stitching/Object Detection과 같은 Task를 사람이 제공(제안)하는 Algorithm을 기반으로 수행하였다. Machine Learning으로 넘어가면서, 특징 추출과정에서 사람이 영향을 주는 것은 동일하다. 하지만, SVM/Linear Classif..

본 포스팅은 서울대학교 이준석 교수님의 M3239.005300 Machine Learning & Deep Learning 1을 수강하고 정리 및 공부를 위한 포스팅입니다.  Artificial Intelligence(AI)Artificial Intelligenceintelligence of machines or software사람이 만들어낸 지능 Intelligenceability to perceiveapplied to adaptive behaviors세상을 인지할 수 있는 능력, 이를 바탕으로 적응적인 행동을 결정 (Statistical) Machine Learningfield of study in artificial intelligence사람의 개입(가르침, explicit instructions)을..