FEB 0.0.2

Image Classification 란?

• 컴퓨터에게 물체를 인식할 수 있도록 분류Classification 하는것
• 입력 이미지를 → 미리 정해진 카테고리로 → 분류 하는것

Semantic Gap이란?

• 인간이 눈으로 보는것과 컴퓨터가 이진수로 이해하는 것의 차이(한계)
  
  Semantic Gap의 차이를 줄이려면 어떻게 해야하는가 ?

컴퓨터가 고양이를 잘 인식 할 수 있도록
입력되는 이미지를 변환하거나
인식 할 수 있도록 모델을 잘 설계해야함

Data-Driven Approach 란?

• 데이터로부터 배우는것
• 이미지 데이터셋을 미리 분류labels 하고
• 학습용 데이터를 통해 분류기(모델)을 기계학습 시키고
• 학습된 분류기(모델)을 이용하여 새로운 이미지를 분류하는 방법

MNIST0-9까지로 구성된 문자 이미지 데이터
CIFAR1010개의 클래스 , 32 X 32 RGB
CIFAR100100개의 클래스(대분류 , 소분류) , 32 X 32 RGB

분류모델의 종류

Nearest Neighbor

• 두 이미지 사이의 거리값을 통해 이미지를 비교하여 분류하는 방법
• Decision Boundaries = label 의 범위
  K-Nearest Neighbor(KNN)
• K 값에 따라 인접한 데이터를 분류하는 경계가 달라진다
• Distance metric : L1 과 L2 의 수식이 있다

추가 작성 예정..

P46 Nearest Neighbor Classifier, With N examples, how fast is training?
P46 Nearest Neighbor Classifier, With N examples, how fast is testing?
P67 What is the best value of K to use?
P67 What is the best distance metric to use?