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CS : COCO DatasetComputer Science/etc 2021. 4. 9. 18:49
PASCAL VOC pascal voc에서 사용되었던 dataset이다. 2005년부터 2012년에 주로 사용되었다. 현재는 잘 사용되지 않는다. MS COCO ImageNet dataset의 문제점을 해결하기 위해 2014년에 제안되었다. ImageNet dataset의 문제점 이미지 내의 object의 크기가 크다. object가 대부분 중앙에 잘 위치해있다. 이미지 당 object의 수가 적다. MS COCO의 특징 다양한 크기의 object가 존재한다. 카테고리가 명확하다기 보다, 모호하다. 현실 세계에서는 '모호'한 경우가 더 많기 때문에 이 점은 장점으로 작용된다. object들이 혼잡하고, occlusion이 많이 존재한다. Thing과 Stuff를 구분하여 labeling되어 있다. (위 ..
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CS : YOLO v5Computer Science/ML, DL 2021. 4. 9. 17:18
YOLO : You Only Look Once 1. 이미지 전체를 단 한번만 본다. YOLO의 등장 이전의 모델 중 대표적으로 R-CNN 모델의 경우, 이미지에서 일정한 규칙으로 이미지를 여러장 쪼개서 CNN 모델을 통과시킨다. 때문에, 한 장의 이미지에서 객체 탐지를 수행해도 실제로는 수 천장의 이미지를 모델에 통과시킨다. 반면, YOLO는 이미지 전체를 말 그대로 한 번만 본다. 2. 통합된 모델을 사용한다. 다른 객체 탐지 모델들은 다양한 전처리 모델과 인공 신경망을 결합하여 사용한다. 반면, YOLO는 단 하나의 인공 신경망을 사용하여 처리한다. 3. 실시간 객체 탐지 모델이다. 높은 성능으로 객체를 탐지하는 모델은 아니지만, 실시간으로 여러장의 이미지를 탐지할 수 있다. Faster R-CNN보..
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CS : BERT (1/2)Computer Science/ML, DL 2021. 4. 7. 10:18
NLP NLP = Natural Language Processing 자연어(=우리가 일상적으로 사용하는 말)의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 처리하는 것을 말한다. Transformer 1. Transformer는 Self-Attention이라는 기법을 활용한 모델이다. Self-Attention 기법은 기존의 RNN, CNN 계열의 신경망 구조의 문제점을 극복하고자 만들어진 기법이다. 2. 기존 기법의 문제점 CNN : 설정한 윈도우를 기준으로, 그 안의 언어에 대해 학습하는데, 윈도우 밖의 언어에 대해서는 파악이 어렵다는 문제가 있다. RNN : 연쇄적인 특징을 이용하지만, 뒤로 갈수록 의미가 반영되기 어렵다는 문제가 있다. RN : 자기 자신을 제외한 모든 단어를 한 번에 처리하지만, ..
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News :: 친숙한 듯 어려운 시선 추적 기술IT News 2021. 4. 6. 19:40
출처 : blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=tech-plus&logNo=222299325703&categoryNo=7&parentCategoryNo=7&from=thumbnailList 요약 시선 추적 기술은 센서나 카메라를 이용해 시선의 위치나 움직임을 파악하는 기술이다. 최근 시선을 추적해 쳐다보기만 해도 자동으로 페이지를 넘겨주는 독서 경험 기술도 등장했다. 지난달 베를린공과대학교 연구팀이 흥미로운 논문을 공개했다. 논문에는 시선 추적 기술과 프라이버시 관계를 연구한 내용이 담겼다. 연구진은 시선 추적 기술이 삶의 질을 개선하는 잠재력을 지녔다고 인정했다. 하지만 기술이 고도화될수록 사생활 보호에는 취약하다고 설명했다. (중략) 눈동자의 방향으로 생각을 읽는..