ComputerVision 3

Few-Shot Learning: Basic Concept

해당 포스트는 아래의 강의를 듣고 정리하였으며 1강인 Basic Concept에 대해서만 정리하였습니다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Few-Shot Learning Few-Shot Learning이란 매우 적은 수(제한된 수)의 샘플을 기반으로 분류 또는 회귀를 수행하는 것을 의미 Support Set: a small set of samples (모델을 훈련시키기에도 너무 작은 사이즈) 인간은 단 네 개의 Support Set 이미지를 보더라도 Query의 사진이 들어왔을 때 구분해낼 수 있으며 어렵지도 않음 하지만 기계는? Class마다 단 두 개의 이미지만을 가지고 있는 경우에도 올바르게 예측해낼 수 있을까? → 신경망을 훈련시키기에도 샘플 수가 너무 적기 때문에 기존의 분류문제보다 훨씬..

AI 2024.02.27

[EECS 498-007 / 598-005] Lecture 4. Optimization

해당 포스트는 2019년 강의 영상과 자료를 보고 작성하였으며, 2022년 강의 자료를 통해 보강하였습니다. 해당 포스트에 포함된 이미지는 2022년 강의 자료에서도 확인 가능합니다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Optimization 손실함수를 최소화 하는 가중치 행렬 w*를 찾는 문제는, 최적화 문제임 이때 우리가 다룰 손실함수 L(w)는 가중치 행렬을 입력으로 받아 스칼라 손실을 출력하는 함수 최적화 문제를 직관적으로 이해할 때는 눈을 감은 채 사진과 같은 고차원의 풍경을 탐색하는 것으로 이해해볼 수 있음 땅의 각 지점(x, y 좌표)은 가중치 행렬 w의 다른 값 해당 지점의 높이는 손실함수 L(w)의 값이 됨 최적화 과정에서 우리는 어디가 바닥인지 정확히 알 수 없지만 탐색을 통해 최저..

[EECS 498-007 / 598-005] Lecture 2. Image Classification

해당 포스트는 2019년 강의 영상과 자료를 보고 작성하였으며, 2022년 강의 자료를 통해 보강하였습니다. 해당 포스트에 포함된 이미지는 2022년 강의 자료에서도 확인 가능합니다. HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Image Classification: 컴퓨터 비전의 주요 작업 input: 이미지 → output: (주어진/고정된) 카테고리 label 중 해당 이미지에 맞는 label을 달아줌 인간에게는 매우 사소한 작업 (생각을 거치지 않고도 즉각적으로 수행 가능) 하지만 컴퓨터에게는 어려운 작업임 → Probelm: Semantic Gap Problem: Semantic Gap (의미론적 차이) 우리가 고양이 이미지를 보고 고양이로 인식할 때 신체 내부적으로 많은 복잡한 처리를 거침 하지만 ..

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