# Computer Vision

101개의 포스트

[paper-review] Non-local Neural Networks

Wang, X., Girshick, R., Gupta, A., & He, K. (2018). Non-local neural networks.

2021년 7월 18일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network (CNN) is one of the artificial neural network types, which imitates the connecting pattern of human brain cells. Among se

2021년 7월 17일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[DL4CV] Convolutional Neural Networks

Deep Learning에 대해 본격적으로 공부를 시작할 때 읽었던 책의 내용을 요약하였다. 주제_Convolutional Neural Networks

2021년 7월 16일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[DL4CV] Neural Network Fundamentals

Deep Learning에 대해 본격적으로 공부를 시작할 때 읽었던 책의 내용을 요약하였다. 주제_Neural Network Fundamentals

2021년 7월 16일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[DL4CV] Optimization Methods and Regularization

Deep Learning에 대해 본격적으로 공부를 시작할 때 읽었던 책의 내용을 요약하였다. 주제_Optimization Methods and Regularization

2021년 7월 14일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[DL4CV] Parameterized Learning

Deep Learning에 대해 본격적으로 공부를 시작할 때 읽었던 책의 내용을 요약하였다. 주제_Parameterized Learning

2021년 7월 14일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[DL4CV] First Image Classifier

Deep Learning에 대해 본격적으로 공부를 시작할 때 읽었던 책의 내용을 요약하였다. 주제_First Image Classifier

2021년 7월 14일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[Computer Vision] ESRGAN

ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks

2021년 7월 14일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[5강] Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network. 다른 말로 합성곱 신경망이라고 부른다.1차원을 가지고 연산하는 일반적인 방식과 달리, 입력이 3차원으로 구성된 신경망이라 Width x Height x Channel 형태의 이미지에 적합한 방식이다. 위의 예시는

2021년 7월 13일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Scale Invariant Template Matching

**Scale Invariant Template Matching** is a Template Matching method which enables the computer to detect the template object in the test image even if

2021년 7월 13일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Template Matching

Template Matching is one of the famous and fundamental Computer Vision technique for Object Detection (or Recognition). Via Template Matching, the com

2021년 7월 12일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

Lecture 2: Image Classification

Hyperparameter는 학습을 통해 최적화하는 변수가 아니고 사전에 미리 정하는 parameter입니다.예를 들어 K-Nearest Neighbor의 경우 K 값과 distance metric이 Hyperparameter입니다.Hyperparameter를 어떻게

2021년 7월 11일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[4강] Backpropagation

두 변수의 곱으로 이루어진 함수에서 각 변수에 대한 편미분은 다음과 같다. 두 변수의 합으로 이루어진 함수에서 각 변수에 대한 편미분은 다음과 같다.f(q), q(x) 에 대한 합성 함수인 f(x) 에 대해 미분을 취할 때 chain rule을 이용하여 계산할 수

2021년 7월 11일
·
0개의 댓글

VGGNet

2012년 이후로 ILSVRC에서는 AlexNet을 다듬어서 성능을 높이려는 시도를 하고 있었다. VGGNet은 딥러닝 모델 중 최초로 16-19 layer까지 쌓아서 성능을 끌어올렸다.

2021년 7월 11일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[3강] Optimization

우리는 이전 강의에서 손실 함수(loss function) 이라는 개념을 배웠고 이를 최소화하는 W (weight matrix) 를 구하고자 한다. 이를 위해서 여러 전략을 생각해볼 수 있다.Random Search임의 가중치를 시도하고 가장 잘 작동하는 것을 선택하는

2021년 7월 10일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[2강] Loss function

x_i = input imageW = weight matrix (weights)b = bias vector (parameters)우선 우리가 분류하고자 하는 클래스의 갯수를 k라 하자.이미지(x_i)를 1차원으로 flattening 하면 D x 1의 matrix가 된다

2021년 7월 10일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[1강] Image classification

컴퓨터의 입장에서 이미지란?H(높이) x W(너비) x C(채널) 로 이루어진 3차원 행렬각 행렬의 값은 0~255로 이루어져 있다. 이러한 값들을 pixel value, gray level, color depth 등으로 부르는데, 해당 픽셀의 밝기를 의미한다.채널은

2021년 7월 10일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

OpenCV를 위한 머신러닝

비젼 관련 프로젝트를 맡게 되면서 Computer Vision에 대한 기본기를 익히고 싶다고 생각해서 이 책을 읽게 되었습니다.

2021년 7월 9일
·
0개의 댓글