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[EECS 498-007/598-005] 16강. Detection and Segmentation(1)

1. Detection: R-CNN 변천사 먼저 Detection 파트부터 살펴보겠다. 사실 여기는 바로 전 강의의 후반부와 겹치는 부분인데, 지난 강의 끝나고 학생들의 질문이 폭주해서 보다 명확한 이해를 위해 강연자께서 더 자세히 설명해주신 내용이다(이 파트 내용이 너무 어려워서 이해하고 정리하는 데 애를 많이 먹었는데, 미시간대 학생들도 그렇게 느꼈다고 하니 조금 위안이 되는 것 같다…ㅎㅎ). 본격적인 시작에 앞서 그래프를 하나 보도록 하자. 이것은 시간이 흐름에 따라 Object Detection의 정확도가 어떻게 변화하는지 나타내는 그래프이다. 2013년을 기점으로 정확도가 대폭 향상하는데, 바로 이때가 ‘딥러닝’이 적용된 시점이다. 그래프가 2015년에서 멈춘 것은 성능 향상이 더 이루어지지 않..
놀라운 Deep Learning/Deep Learning for Computer Vision 2023. 2. 26. 21:35
[EECS 498-007/598-005] 2강. Image Classification (1)

※ Deep Learning for Computer Vision 카테고리의 글 시리즈는 Michigan University의 동명의 강의(EECS 498-007 / 598-005) 내용을 정리한 것입니다. 혹시 오류를 발견하신다면 언제든지 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다! 강의 영상: https://youtu.be/dJYGatp4SvA 1. Image Classification Deep Learning for Computer Vision 강의를 관통하는 큰 주제이자 컴퓨터 비전 분야의 'Core Task' 1) Semantic Gap(의미론적 차이) 사진을 보고 이게 고양인지 강아진지 구별하는 것은 우리 인간에게 일도 아니기 때문에, 언뜻 보기에 단순해 보이는 Image Classification이 컴퓨..
놀라운 Deep Learning/Deep Learning for Computer Vision 2023. 1. 21. 16:26
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