인공지능(Coursera)15 [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. [AI 9주차] 심층 컨볼루션 모델(Deep convolution model) 여러 연구/논문에서 CNN의 효과적인 Building Block 구성 방법이 연구되었으며, 이런 예시들을 참고하는 것이 CNN으로 학습할 때 유용하다. 현대 Computer Vision의 토대가 되는 Classic Networks는 아래와 같은 것들이 있다.LeNet-5AlexNetVGG그리고, 이번에는 CNN에서 유용하게 사용되는 ResNet or Convolution Residual Network와 Inception Neural Network를 알아볼 것이다. Classic NetworksLeNet-5[Input -> Conv2D -> Avg Pool -> Conv2D -> Avg Pool -> FC -> FC -> output] LeNet-5의 구조는 위와 같다. 위 논문이 작성될 시기에는 Av.. 2024. 8. 7. [AI 8주차] Convolution Neural Network (CNN) 기초 사진이 input으로 주어지면, 우선 edge를 먼저 탐지한다고 했었다. 그렇다면, 어떻게 edge를 탐지할 수 있을까? Edge Detection 우선 사진이 주어지면, vertical edge detector 를 통해 vertical edges 를 탐지한다. 그리고, horizontal edges detector 를 통해 horizontal edges 를 탐지한다. 그렇다면, 어떻게 vertical edge 를 detect 할 수 있을까? 아래와 같이 6x6 의 grey scale image 가 있다고 해보자. (참고로, rgb channel 일 때는 6x6x3 이다.)3x3 filter (kernel) 와의 convolution 를 통해 vertical edge를 detect할 수 있다. 4x4.. 2024. 8. 5. 이전 1 2 3 4 다음
