컴퓨터/Computer Vision4 [Vision] CS231n 2-3 Linear classification, Score function, template matching .. (체감상)한국어 10문장 == 영어 1문장 이라서 강의를 듣고 강의 노트까지 다 해석하고 이해하면 너무너무너무 피로하다.. 내용도 아예 처음보는거라서 생소하고.. 하지만 불가능한걸 하는것도 아니고.. 하면 다 할 수 있다!!! Linear classification(선형 분류) template matching방법, 고->저차원으로 변경 후 score표시 선으로 표시하는 방법 왜 선형 분류일까.. 가장 직관적 느낌으로는 선형 == 1차라서 추후에 보면 알겠지만 그래서 선형인가? 라는 느낌을 받았다. 일단 지난번에 봤던 kNN classifier의 단점을 생각해보자 1. training data를 배열같은데에 저장하는데 공간 효율성이 너무 떨어진다. (기가바이트 단위를 저장해야함) 2. 모든 trai.. 2021. 1. 18. [Vision] CS231n 2-2 교차검증(cross-validation),NN의 장,단점 저번 포스팅에 이어서 교차검증에 대해서 써보겠습니다. Cross validation training set이 적을때 쓰면 좋은 방법 training data의 사이즈가 작을경우에는 '교차검증' 이라고 불리는 좀 더 정교한 튜닝 기술을 사용할 수 있다. 여러개의 fold를 각각 검사해서 평균적인 성능을 낸다. 이후 어떤 k가 더 좋고 noise가 적은 결과를 낼지 예측하는것이다. n-fold cross-validation이 있는데 여기서 fold는 하나의 그룹 으로 보면 된다. 5-fold cross-validation 을 예시로 보자. Training Data를 n개의 fold 로 나누고 1개는 validation set, n-1개는 training 으로 사용한다. 5개를 예로 들면 1. fo.. 2021. 1. 14. [Vision] CS231n 2-1 kNN(최근접 이웃), L1 distance.. 2강을 듣고 복습 하는데 시간이 많이 걸렸다. 심지어 선형 분류는 다음 포스팅에 쓸것이다. 참고로 처음에 듣고 이해가 잘 안가서 https://cs231n.github.io/classification/ 뭐 강의노트 같은것 같은데 여길 참고했다. (아래 쓰는 내용들은 다 강의노트 기반이다) ** 아직 학부 수업을 안들어서 배운것을 confirm 해줄 사람이 없습니다. 따라서 틀릴 수 있습니다. (다름 X, wrong) 이런것들은 추후에 배워가면서 수정할 수 도 있으니 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. Image Classification 이미지를 픽셀들의 배열로 표현하고 거기에 label을 할당하는 작업. 사람이 하는 이미지 분류는 그냥 눈으로 보고나서 시각적으로 받아들여진 물체를 나누면 된다. 하지만.. 2021. 1. 13. [Vision] CS231n - 1 Intro 코세라 강의를 듣기에 앞서, 이것을 먼저 들어보기로 했다. https://www.youtube.com/watch?v=vT1JzLTH4G4&list=PLC1qU-LWwrF64f4QKQT-Vg5Wr4qEE1Zxk 코세라는 듣고싶은 강의가 advanced라서 비전의 바이블이라는 이것을 먼저 듣고 후기를 남기기로 했다. 보통 이렇게 공개된 강의 특) 다들 1강 대충 듣다가 포기함. 세상이 정말 좋아졌다.. 스탠포드 강의도 집에서 듣고 쩝.. 티스토리는 스티커를 저장하는 기능이 없어서 네이버 블로그에서 복사해왔다..(추가 부탁드립니다 ^^) 나 또한 저런 특) 에 포함이 되는 사람이기에, 블로그에 포스팅을 한다는 의무감을 가지고 강제로라도 들어볼까 한다. 참고로 강의에 활용되는 ppt를 올리고 싶지만 굉장.. 2021. 1. 4. 이전 1 다음 728x90
