Deep-Learning/[Vision] 이론
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[Semantic Segmentation] Mean Intersection over Union(MIoU)Deep-Learning/[Vision] 이론 2020. 3. 9. 16:50
출처 : http://ronny.rest/tutorials/module/localization_001/iou/ MIoU - Mean Intersection over Union 세그멘테이션 분야에서 가장 흔하게 쓰이는 평가지표인 MIoU에 대해 설명하겠다. 0. MIoU 정의 Segmentation과 Object detection에서 가장 빈번하게 사용되는 성능척도인 MIoU(Mean Intersection over union)는 IoU 값에 대한 평균값이다. 1. IoU - Intersection over Union IoU에 대한 정의는 아래와 같다. 쉽게 이야기하면, "Segmentation된 한 장의 이미지에 대해 성능을 평가하고 싶다."라고 한다면 IoU 값을 계산하면 되고 "여러 장의 이미지에 대..
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[Semantic Segmentation] Semantic Segmentation 목적Deep-Learning/[Vision] 이론 2020. 1. 29. 17:26
Semantic Segmentation의 목적 Semantic Segmentation은 이미지 내의 물체들을 의미 있는 단위로 분할해내는 것이다. 좀 더 구체적으로 이야기하면 이미지 각 픽셀이 어느 클레스에 속하는지 예측하는 것이다. (이렇게 이미지 내 모든 픽셀에 대해 예측을 진행하기에 이러한 과제를 dense prediction 이라고 부르기도 한다.) semantic segmentation을 어떤 이미지에 시행하면 다음 그림과 같이 각 픽셀이 어느 클레스에 속하는지 알게 된다. 즉, semantic segmentaion 알고리즘의 입력값은 컬러 이미지 또는 흑백 이미지이고, 출력값은 각 픽셀의 예측된 클레스를 나타내는 segmentation map이다. Semantic Segmentation과 Ob..
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CNN(Convolution Neural Network) 구조Deep-Learning/[Vision] 이론 2020. 1. 29. 16:32
1. CNN 개요 영상 인식 알고리즘에서 높은 정확도(좋은 결과)를 얻기위해서는 사전에 많은 처리 과정이 필요하다. 그렇기에 기존 MLP를 바로 적용하기엔 어려움이 많다. 먼저, MLP의 문제점을 살펴보자. 1) MLP의 문제점 이상적인 ML이라면 Training Data만 적절히 넣어주면 분류가 잘되는 모습을 기대할 것이지만 현실은 그렇지 못하다. 따라서, 기존 MLP를 이용해 nets 구조를 특수한 형태로 변형시켜 사용해야 한다. 그렇다면, 2D 이미지가 갖는 특성을 어떻게 활용할까? 아래의 그림처럼 MLP를 이용해 16*16크기의 손글씨 이미지를 인식하는 경우를 살펴보자 필기체 인식을 위해 위 그림처럼 256개의 input unit 100개의 hidden unit 26개의 output unit 으로..