CV와 Graphics의 관계 CV: image에서 정보를 추출한다 Graphics: 정보를 통해 image를 생성한다 Visual perceptron 왼쪽 이미지만 보면 사람의 얼굴에대해 그렇게 큰 이상함을 느끼지 못하고 뒤집어져 있는줄 안다. 하지만 원래대로 돌려보면 이상한 느낌을 받는다 우리가 뒤집어져있는 사람의 사진을 본 경우가 많지 않기때문에 우리의 시각 기능이 일반 정면 얼굴 사진에대해 편향되어있다고 예측해볼 수 있다 CV의 MachineLearning과 DeepLearning MachineLearning: 과거의 머신러닝으로 사람이 이미지에대해 특징을 추출하여 식을 만들었고, 작은 규모의 classification을 했다. DeepLearning: 사람이 눈으로 추출하지 못하거나 수식으로 옮..
좋은 Deeplearner의 기준 구현스킬: Pytorch, Tensorflow Math skills: 선형대수학, 확률과 통계 knowing a lot of recent papers: 논문 AI, 머신러닝, 딥러닝 Articicial Inteligence: 인간의 지능을 모방 Machine Learning: Data Driven Approach Deep Learning: Neural Network CV(computer vision)에서 풀고자 하는 문제 Classification: 이미지가 주어졌을 때 이 이미지가 어떤 라벨을 갖고있는지 Semantic Segmentation: 이미지의 픽셀별로 이픽셀이 어떤 class에 속하는지 Detection: 문제에 대한 bounding box를 그려줌 Pose..