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오늘 알아볼 내용은 에피폴라 기하학 (Epipolar Geometry) 이라는 것에 대해 알아보고자 한다.에필로라 기하학은 카메라 두대를 사용하여 같은 물체를 촬영했을때 이게 같은 물체인지 확인하고 물체의 구조(?)를 잡아낼수 있다. 핀홀 카메라에 대해서 알아본 이전 글에서 설명한 특징점을 찾는 방법을 이용하여 특징점을 찾고, 이를 다른 두대의 카메라에서 촬영한 사진에 서로 대응하는 특징점을 찾아낸다. 우리가 공간을 파악하는데 있어서 중요한 내용이라 할수 있다.먼저 에피폴라 기하학의 구성에 대해 알아보고 에피폴라 기하학의 수식풀이와 이를 어떻게 코드로 작성하여 사용하는지에 대해 간단히 알아볼 예정이다. 에피폴라 기하학의 구성에 대해서는 수식풀이에서 어느정도 이해가 되기 때문에 크게 중요하게 생각하지 않아..

카테고리 없음 2024. 12. 8. 00:04

오늘부터는 컴퓨터 비전을 공부하기 위해 핵심이라 할수 있는 3D Vision에 대해 알아보기로 하자. 우리가 그냥 이미지를 학습할수 있는 딥러닝 모델을 찾아 사용할수도 있겠지만 이렇게 되면 만일 학습도중 오류가 발생했을때 원인을 찾지 못해 난처한 상황이 벌어질 것이다. 그리고 우리가 어떤 학습데이터를 준비해야 더 효율적이고 오류없는 학습을 할수 있을지 아는 것도 중요하다.그러기 위해서 3D Vision 이론의 정석이라 할수 있는 다중관점 기하학(Multiple View Geometry in Computer Vision) 책을 정리한 글을 참고할 것이며, 우리가 이것을 짧은 시간에 전부 이해하기는 어렵기 때문에 다음과 같은 4가지 개념만 알아가고자 한다. 핀홀 카메라 모델: 카메라의 기본 작동 원리와 매개..

카테고리 없음 2024. 12. 1. 19:15

오늘은 거리 학습 기반(Distance-Based) 메타러닝의 주요 알고리즘인 Prototypical Networks, Matching Networks에 대해 알아보도록 하자. (오늘은 티스토리에서 수식을 적는 방법을 알아내서 GPT 캡쳐를 안해도 될것 같다!)먼저 거리 학습 기반 메타러닝이란 간단하게 서포트 셋과 쿼리 셋과의 거리를 측정하여 판단하며 서포트 셋을 통하여 이미지의 특징을 뽑아내고 분류하여 유사성에 따라 거리를 나타낸다. 살짝 풀어서 설명하면 다음과 같다 임베딩 공간 생성 - 데이터를 고차원에서 저차원의 임베딩 공간으로 매핑하여 유사한 데이터는 가까이, 다른 데이터는 멀리 위치하도록 학습한다.유사도 측정 - 새로운 데이터 포인트와 기존 클래스 간의 거리를 계산한다. 주로 사용하는 거리 측정..

카테고리 없음 2024. 11. 24. 00:27

오늘은 공부하기로 한 손실함수와 역전파를 어떻게 사용하여 학습을 진행하는지 알아보는 시간을 가져보자. 다음은 이 부분을 공부하는데 큰 도움이 된 레퍼런스들이다분을 공부하는데 큰 도움이 된 레퍼런스들이다. 더 많은 그림을 보며 자세히 알고싶다면 참고하도록 하자 이번에는 수식이 많이 나오기 때문에 가독성을 위해서 ChatGPT를 이용하여 수식을 작성하고 분석하였다 https://89douner.tistory.com/46 12. Optimizer (결국 딥러닝은 최적화문제를 푸는거에요)안녕하세요~ 지금까지는 DNN의 일반화성능에 초점을 맞추고 설명했어요. Batch normalization하는 것도 overfitting을 막기 위해서이고, Cross validation, L1,L2 regularization ..

카테고리 없음 2024. 11. 16. 22:20

딥러닝은 퍼셉트론 (Perceptron) 에서 시작한 간단한 개념으로, 여러 층을 가진 신경망과 역전파 알고리즘을 만나면서 딥러닝이라는 강력한 기술로 발전하게 되었다신경망을 구성하는 퍼셉트론의 작동 방식과 학습 방법을 간단하게 이해해 보는 시간을 가지면서 딥러닝의 원리에 대해 조금 더 쉽게 접근해보자 오늘 알아보기1. 퍼셉트론 2. 신경망 (퍼셉트론 확장판?) 3. 딥러닝의 학습 방법 퍼셉트론퍼셉트론은 인공 신경망의 기본 단위로, 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하려는 시도에서 시작되었다 퍼셉트론은 하나의 뉴런과 같다고 할 수 있다 각 입력에 가중치(Weight)를 부여하고, 이 가중치를 바탕으로 최종 출력값을 결정하는 방식이다퍼셉트론의 구조와 작동 방식으로 하나의 예시를 들어보자예시: 이메일이..

카테고리 없음 2024. 11. 10. 00:14

오늘도 데이터 캠프의 컴퓨터 비전 튜토리얼 문제를 이어서 풀어보려고 한다 아직 파이썬의 정말 기초부분을 하고 있는데 이번에는 변수의 정의부터 함수를 그래프로 나타내는 것까지 알아보자 https://campus.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python/getting-started-in-python?ex=2  Day4 (float변수 정의)(문제)Let's continue to fill out the Missing Puppy Report for Bayes. In the previous exercise, we defined bayes_age, which was a float, which represents a number.In this exer..

카테고리 없음 2024. 11. 2. 18:44

https://campus.datacamp.com/courses/introduction-to-data-science-in-python/getting-started-in-python?ex=2 Importing Python modules | PythonWelcome to the wonderful world of Data Analysis in Python! In this chapter, you'll learn the basics of Python syntax, load your first Python modules, and use functions to get a suspect list for the kidnapping of Bayes, DataCamp's prize-winning Golden Retricam..

카테고리 없음 2024. 10. 26. 18:32

들어가기에 앞서 우리가 알고가야 하는 것이 두가지 정도 있다 첫째. 여기서 말하는 AI란 무엇일까?우리가 만들 캐릭터 AI란 머신러닝이나 딥러닝을 통해 학습하는 AI가 아니라 플레이어가 조작하지 않아도 최적의 경로를 찾아 이동하거나 특정 상황에 특정 행동을 취하는 NPC 같은 존재들(리그오브레전드라는 게임의 미니언 같은 존재)을 뜻한다 둘째. 그러면 파이썬으로 그냥 AI를 작성하면 안되는걸까? 파이썬은 데이터 처리 위주의 머신러닝과 딥러닝등의 학습을 통해 결과를 도출하는 것에 특화되어 있다 하지만 언리얼 엔진의 주로 게임에서 작동해야 하는 AI는 성장형 컴퓨터가 아닌 고성능의 빠른 실시간 처리가 필요하기 때문에 C++을 통해서 최적화 시켜주는 것이다 우리는 오늘 언리얼 엔진에서 제공하는 몇가지 C++ A..

C++ 2024. 10. 19. 18:33