일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- cs231n
- keras
- Class activation map
- Machine Learning
- 기계학습
- SmoothGrad
- 코딩테스트
- meta-learning
- 메타러닝
- xai
- 딥러닝
- Score-CAM
- 시계열 분석
- 인공지능
- AI
- Unsupervised learning
- coding test
- grad-cam
- 머신러닝
- 설명가능한 인공지능
- GAN
- python
- 코딩 테스트
- Explainable AI
- Artificial Intelligence
- 백준
- Cam
- Deep learning
- 설명가능한
- Interpretability
Archives
- Today
- Total
목록Harris Corner Detection (1)
iMTE
CV 1. Local Features
Computer Vision[1] 1. Image Features이미지는 각 pixel (0~255)로 나타나는 matrix이다. Raw pixel을 사용해 image를 분석할 수 있지만, Raw pixel은 1. scale variation, 2. intra-class variation, 3. deformation, 4. occlusion, 5. illumination change 등에 매우 취약하므로, 이미지의 pixel matrix에서 특정 "feature"를 찾는 과정이 필요하다. Feature는 하나의 이미지에 "vector" 형태로 추출되며, 추출된 "vector (e.g., feature)"는 Decision Marker (ex, machine learning models)에 의해서 분류(c..
Computer Vision/CV
2018. 12. 21. 16:13