반응형 연구실24 [AI 12주차] Sequence Model : 순환 신경망(RNN) Why sequence modelsRecurrent Neural Network (RNN) 같은 모델은 음성 인식, 자연어 처리(NLP) 영역에 영향을 끼쳤다. 아래는 Sequence model 이 사용되는 몇 가지 예시들이다. Speech recognition (음성 인식) : Input X 인 오디오가 Text Output Y 에 mapping 된다. 입력과 출력 모두 sequence data인데, X는 시간에 따라 재생되는 음성이며, Y는 단어 sequence 이다.Music generation (음악 생성) : Output Y 만 sequence data 이고, 입력은 빈 집합이거나 단일 정수, 또는 생성하려는 음악의 장르나 원하는 음악의 처음 몇 개의 음일 수 있다.Sentiment class.. 2024. 8. 16. [논문 세미나] Adversarial Sensor Attack on LiDAR-based Perception in Autonomous Driving 아래는 논문의 전체적인 개요이다. AbstractCCS Concepts : 해당 연구가 다루는 주제와 분야를 명확하게 식별하고 분류하기 위함 1. Introduction2. BackgroundLiDAR-based Perception in AV SystemsLiDAR Sensor and Spoofing AttacksAversarial Machine Learning 3. Attack Goal and Threat Model 4. Limitation of Blind Sensor SpoofingBlind Lidar Spoofing Experiments 5. Improved Methodology : ADV-LiDARTechnical ChallengesAdv-LiDAR Methodology Overview6. Inp.. 2024. 8. 14. [AI 11주차] Face Recognition (얼굴 인식) & Neural Style Transfer(신경 스타일 전송) Face Recognition 얼굴 인식 분야에서 세부적으로 얼굴 검증(Verification)과 인식(Recognition)으로 분류된다.Face Verification의 경우에는 사람의 이름이나 ID, 이미지가 주어졌을 때, 이 사람이 맞는가에 대한 여부를 확인한다. 1:1 문제라고도 부르고, 요청한 그 사람이 맞는지 여부를 알게 한다. 예를 들어 사용자가 자신의 스마트폰을 잠금 해제하려고 할 때, 스마트폰은 카메라를 통해 현재 촬영된 얼굴 이미지를 이전에 등록된 얼굴 이미지와 비교한다. 만약 두 이미지가 동일한 인물이라고 시스템이 판단하면, 잠금이 해제된다. 이 경우, 시스템은 두 개의 얼굴 이미지가 같은 사람인지를 검증(verification)하는 것이다. 이 기능은 일반적으로 1:1 비교를 수행.. 2024. 8. 10. [AI 10주차] Object Detection Object Detection(객체 탐지)를 위해서는 먼저 Object Localization에 대해서 학습하는 것이 필요하다. Object Localization우리는 이미 Image Classification에는 익숙하다. Classification with localization은 단순히 이 object가 자동차라는 것뿐만 아니라, 이 알고리즘이 object를 대상으로 bounding box를 표시하는 것을 의미한다. (빨간색 박스) Detection Problem에 대해서 알아볼텐데, 사진 속에 object가 여러개인 경우가 발생한다. 이때, 모든 object를 탐지해야될뿐만 아니라 위치 또한 알아내야한다. 특히 자율주행에서 이 작업을 수행할 때, 다른 자동차들 뿐만 아니라 보행자, 오토바이, .. 2024. 8. 9. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
