CS231n 1강 introduction to CNN

안녕하세요

CS231n 1강의 경우 교양 수준에서 Computer Vision의 역사 및 CNN에 대해 간략하게 소개한 영상입니다

1강의 경우 강의 영상을 정리하는 방향보다 keyword를 가지고 제 나름대로의 정리한 글입니다

 

Computer Vision이란

: 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 연구 분야 중 하나로 공학적인 관점에서, 인간의 시각이 할 수 있는 일들을 수행할 수 있도록 시스템을 만드는 것을 목표로 한다

 

이미지 인식 경진대회

<ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) : 이미지 인식 경진대회>

이미지 인식 경진대회 결과로 사진의 수치는 에러율로 낮을수록 인식률이 높은 것을 의미한다

2015년도를 기준으로 컴퓨터는 사람보다 이미지 분류를 잘하는 것을 알 수 있다

 

이미지 분류 문제는 object detection, segmentation, image captioning 등 다양한 형태로 응용이 가능하다

1. Object Detection : 사진에서 해당 카테고리(사람, 사물 등)가 무엇이며, 해당 카테고리가 어느 위치에 존재하는지를 판별

2. Segmentation : 이미지 내에 있는 물체들을 의미 있는 단위로 분할하여 이미지의 각 픽셀이 어느 카테고리에 속하는지 예측

3. Image Captioning : 이미지가 주어지면 문장형태로 결과물이 나오며, 쉽게 말해 이미지를 해석하는 것

 

CNN : Convolutional Neural Network

CNN이라는 알고리즘은 이미지 분석에 있어 매우 중요한 개념으로 계속 발전되고 있으며 다양한 분야에 적용되고 있다

자세한 설명은 CS231n 강의를 통해 정리할 계획입니다

 

 

다음은 CS231n 2강 Image Classification pipeline에 대해 review하겠습니다