코딩하는 락커

https://youtu.be/am36dePheDc 이번에는 컴퓨터 비전에서 서로 다른 밝기의 전환을 찾아내는 방법, 그 외의 모서리 검출, 그리고 드디어...! 프로그래머의 코딩이 아니라 스스로 학습을 하는 알고리즘에 대해 알아보도록 하겠다. https://youtu.be/am36dePheDc 위 그림의 상단은 바로 전 포스팅에서 다룬 합성곱 계산을 통한 6x6크기의 흰검 이미지의 경계선을 추출을 나타낸다. 결과 이미지는 4x4사이즈의 회흰검 이미지가 나온다. 그렇다면 이 이미지를 뒤집어서 6x6크기의 검흰 이미지의 경계선을 추출하면 어떤 결과 이미지가 나올까? 위 이미지 하단의 4x4사이즈 결과 이미지는 '회흰회'이미지가 아닌 '회검회'이미지볼 수 있다. 회흰회냐 회검회냐가 뭐가 그렇게 중요하냐고? ..

https://youtu.be/XuD4C8vJzEQ 합성곱 신경망 CNN을 만들기 위해선 합성곱 작업을 해야한다. 넘 당연한 얘기다. 모서리 감지를 통해 합성곱이 어떻게 작용하는지 알아보자! 컴퓨터가 사진을 인식하게 하기 위해 하는 첫 번째 일은 이미지에서 '수직인 모서리'를 찾는 것이다. 수직인 모서리를 찾았다면 다음으로는 '수평인 모서리'를 찾아야 한다. 그러면 이 모서리를 대체 어떻게 찾는 걸까? 여기에 6x6짜리 그레이 스케일의 이미지가 있다고 할 때, 이 이미지의 수직 모서리를 알기 위해서는 우선 합성곱 신경망에서 '필터'라고 불리는 3x3짜리 행렬을 만들어야 한다. 필터를 만들었으면 10-110-110-1을 입력한 뒤, 6x6이미지와 합성곱==Convolution==*을 해준다. 합성곱의 결과..

https://youtu.be/ArPaAX_PhIs 딥러닝의 발전은 여러 분야의 발전을 야기하고 있다. 그 중 하나가 바로 '컴퓨터 비전'! 딥러닝 컴퓨터 비전이라 함은 다른 차나 보행자를 인식해서 피할 수 있게 하거나, 휴대폰 잠금 해체나 문 열기 등에서 사용되는 얼굴 인식 기능을 더욱 빠르고 정확하게 하도록 한다. 물론 얼굴 뿐 아니라 음식이나 풍경 등의 이미지도 사용할 수 있다. 그렇다면 딥러닝 컴퓨터 비전이 관심을 받는 이유는 뭘까? 그 이유는 새롭고 다양한 어플리케이션이 만들어질 수 있으며, 컴퓨터 비전이 다른 여러 분야의 신경망 구조와 알고리즘에 많은 영감을 주기 때문이다. (컴퓨터 비전의 개념이 음성인식에 사용되는 것처럼!) 여튼... 이러한 컴퓨터 비전은 두 가지 문제를 다루고 있다. 첫 ..