computer_vision (2) 썸네일형 리스트형 객체 탐지 모델 객체 탐지 또는 객체 위치 추정이라고도 하는 이 프로세스는 한 이미지에서 객체와 그 경계 상자를 탐지한다. bounding box는 이미지에서 하나의 객체 전체를 포함하는 가장 작은 직사각형이다. 객체 탐지 알고리즘은 일반적으로 이미지를 입력으로 받고 경계 상자와 객체 클래스 리스트를 출력한다. 모델은 각 경계 상자에 대해 그에 대응하는 예측 클래스와 해당 클래스의 신뢰도 confidence 를 출력한다. 성능은 알고리즘이 다음 항목에서 얼마나 우수한지를 나타낸다. 경계 상자 정밀도 bounding box precision : 정확한 경계 상자를 제공하는가 재현율 recall : 모든 객체를 찾았는가? 클래스 정밀도 class precision : 객체마다 정확한 클래스를 출력했는가? 컴퓨터 비전에서 실.. 컴퓨터 비전 컴퓨터 비전의 목표는 컴퓨터에게 생물이 이해하는 방식 혹은 그보다 더 나은 방식으로 이 픽셀을 이해하는 방법을 가르치는 것이다. 주요 작업 및 애플리케이션 콘텐츠 인식 컴퓨터 비전의 주요 목적은 이미지를 이해하는 것, 즉 픽셀로부터 유의미한, 의미론적 정보를 추출하는 것이다. 그 하위 영역을 정리할 수 있다. 객체 분류 객체 분류는 다음 그림에서 보듯이 사전 정의된 집합의 이미지에 적절한 레이블을 할당하는 작업 이 분야는 공통적으로 텍스트를 디지털화하는 것과 이미지 데이터베이스에 주석을 다는 작업에 적용할 수 있다. 객체 식별 클래스의 특정 인스턴스를 인식하는 법을 학습한다. 사람을 식별하는 얼굴 특징에 중점을 두고 다른 이미지들 사이에서 그 얼굴을 식별한다. 객체 식별은 데이터셋을 클러스터링하는 절차로.. 이전 1 다음
