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DL – DNN 추가 개념

Gradient Vanishing DNN은 히든 레이어가 2개 이상인 신경망입니다. 일반적으로 딥러닝은 층을 깊게 할수록 좋습니다. 1. 중간에 Activation Function이 추가돼서 비선형성을 늘립니다.2. 층이 […]

오토인코더는 입력과 동일한 출력을 만드는 것을 목적으로 하는 신경망입니다. 그러기 위해 입력 데이터를 더 낮은 차원으로 인코딩하고 다시 원래의 데이터로 디코딩합니다. 인코더는 […]

객체 추적은 비디오 영상에서 객체를 계속 추적하는 기술입니다.쉽게 말하면 프레임마다 객체 찾는 것을 반복하는 것을 말합니다. 이번 포스팅은 객체 추적과 관련된 비디오 […]

영상 분할은 입력 영상에서 픽셀 단위로 배경 및 객체를 분류하는 작업입니다. 영상 분할은 세 가지로 나뉘어 집니다. semantic segmentation은 픽셀 단위로 객체와 배경을 […]

객체 검출은 입력 영상에서 사용자가 원하는 객체를 찾고 객체의 위치와 바운딩 박스를 구하는 것입니다. 참고로 이전에 소개한 ‘템플릿 매칭’과 ‘디스크립터를 이용한 매칭’도 […]

매칭은 쉽게 말해 ‘일치하는 객체 찾기’입니다. 템플릿과 일치하는 객체를 입력 영상에서 찾는 작업을 의미합니다. 지금부터 매칭의 여러 가지 방법을 소개하겠습니다. Block Matching […]

조합 서로 다른 n개의 원소로 중복 없이 r개를 선택하는 방법 (동치 문제) 서로 다른 n개의 카드 중 r개를 중복 없이 뽑는 방법 […]