Deep learning for Computer Vision

- Image Classification and Localization

1. Image Classification : 이미지가 사전에 정의한 범주 중 어떤 범주에 속하는지 분류하는 문제 

2. Image Localization : 이미지 내 사전에 정의한 범주 중 어떤 범주에 속하며 어디에 존재하는 예측

 

 

1. Image Classification

- 고양이 사진이 CNN을 통과하면 vector화

- vector화 된걸로 고양이 80%~이렇게 분류되어 확률값이 나옴

- 확률값이 가장 높은 값이 이 이미지의 calss로 결과 나옴

 

2. Image Localization

- 똑같이 이미지 input -> CNN -> vector값이 나옴 -> Class  + 어디 위치하여있는지 : Bounding Box 까지 결과값으로 나옴

 

A. Object Detection

 

• Sliding Window : 이미지에서 모든 여역을 다양한 크기의 window로 sliding 하며 탐색하는 방법

1. 모든 영역을 보기 때문에 연산량이 많아져 비효율적

• Region proposal : 이미지 안에서 '물체가 있을 법한 영역'을 찾아내는 방식

- Selective Search, Edge boxes, ....

 

 

A.