전체 글 썸네일형 리스트형 영상추적과 색상모델(HSV, RGB, GRAY) 영상추적 알고리즘을 공부하다가 색상모델에 대해 좀 더 알게 되었다. 우선 색을 표현하는 방법에는 가장 흔하게 알고있는 RGB와 GRAY기반의 색상모델이 있다. 그렇다면 HSV는 다소 생소한데 HSV 색상모델에 대해 알아보자. HSV 색상모델은 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value)의 3차원 좌표를 써서 특정한 색을 지정한다. 각각의 구성요소에 대해 더 알아보자 1. HSV 색상모델 1) 색상(Hue) - 색상이란 가시광선 스펙트럼을 원모양으로 배치한 색상환에서 가장 파장이 긴 빨강색을 0°라고 하였을 때 상대적인 배치 각도를 의미한다. - 전체 원은 0°~360°의 범위를 갖고 360°와 0°는 결국 같은 색상인 빨강색을 의미한다. - 즉, 위의 원기둥 모양에서 색상은 원기둥을 위.. 더보기 Human Detection in a Sequence of Thermal Images using Deep Learning 리뷰 열화상 기반 Human detection 연구 쪽은 공부하다가 읽게된 논문이다 학위 연구라 그런지 인간미 넘치는 논문이었달까,, 학회 논문 저널 논문이랑 사뭇 다른 느낌 일단 Abstract에 결과를 말하기도 전에 활용한 데이터가 별로라고 라벨링도 이상하다고 하소연한 부분이 기억이 매우 남는다,, 그래도 학위 논문이라 Human detection이 뭔지, 어떤 난제와 연구적 이슈가 있는지, 평가 지표는 어떤 것인지 등등 매우 자세하게 기술 되어 있어서 처음 위 분야를 공부할 때는 읽어보면 좋은 논문이라 생각한다. 위 논문에서 결국 하고자 하는건, 열화상 이미지를 활용해서 Human detection을 하는 것이고, 특이한 점은 Single image 기반이 아니라는 것이다. 위 저자가 주장하는건, 열화상.. 더보기 precision, recall 헷갈릴 때 True Positive(TP) : 실제 True인 정답을 True라고 예측 (정답) False Positive(FP) : 실제 False인 정답을 True라고 예측 (오답) False Negative(FN) : 실제 True인 정답을 False라고 예측 (오답) True Negative(TN) : 실제 False인 정답을 False라고 예측 (정답) Object Detection 쪽 하다보면 꼭 다시 한번 보게 되는 개념이고 수도 없이 이해했고 알았던 내용인데... 이상하게 한참 뒤에 보면 또 헷갈린다. * 쉽게 생각하는 방법 정리! True Positive 용어에서 무조건 뒤의 Positive와 Negative 용어는 예측 값이라고 생각하자. 앞이 True이든 False이든 뒤에 Positive가 나.. 더보기 opencv(opening과 closing) 이전 포스트에서 침식 연산과 팽창 연산을 배웠습니다. 이번에는 배울 opening과 closing 연산은 침식 연산과 팽창 연산의 혼합 응용으로, 열림 연산과 닫힘 연산에 대한 개념을 보실 분들은 이전 강의를 참고하시기 바랍니다. jhtechblog.tistory.com/entry/ErosionDilationOpeningClosingOpencv #Erosion#Dilation#Opencv OpenCV에서 제공하는 Erosion, Dilation 함수들에 대해 작성합니다. 보통 바이너리 이미지(Binary Image)에서 흰색으로 표현된 오브젝트를 개선하고 오브젝트 주위로 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 사 jhtechblog.tistory.com 1. Opening Opening 연산은 Erosion 연.. 더보기 opencv(Erosion과 Dilation) OpenCV에서 제공하는 Erosion, Dilation 함수들에 대해 작성합니다. 보통 바이너리 이미지(Binary Image)에서 흰색으로 표현된 오브젝트를 개선하고 오브젝트 주위로 존재하는 노이즈를 제거하기 위해 사용됩니다. 1. Erosion 2. Dilation 순으로 공부해봅시다. 우선 이미지를 로드한 후 Grayscale로 변환시키면 [0,255]의 픽셀 분포를 가지게 됩니다. (0 : 검은색, 255 : 흰색) 이후 Opencv 함수에서 제공하는 Binarization 연산을 통해 특정 Thredshold 기반으로 [0,255] --> [0,1]의 맵분포로 변환시킵니다. 이제 위 항목들의 연산을 시킬 준비는 끝입니다. 1. Erosion 바이너리 이미지에서 흰색 오브젝트의 외곽 픽셀 혹은 .. 더보기 Computer vision 전반(classification, detection, Image segmentation) CV의 문제 1. Classification 2. Object Detection 3. Image Segmentation Single Object이 포함된 이미지에서 이 사진이 어떤 물체인지 클래스를 부여하는 것이 Classification이라면 클래스를 부여함과 동시에 정확한 위치를 네모 박스로 따오는 것까지의 태스크를 Classification + Localization이다. 하지만 보통의 사진에는 하나의 물체만 존재하지 않으며 서로 겹쳐져서 존재하는 경우가 많다. 이에 하나의 이미지에서 Multiple object의 위치를 Bounding box 형태로 찾고 이게 어떤 클래스인지 부여하는 것을 Object Detection이라고 한다. Object detection은 어떠한 물체를 찾아낼 때 가장 많.. 더보기 EDRN(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution) 리뷰 EDRN(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution) 서울대학교 이경무 교수님 연구실에서 출간됐던 EDRN(Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution) 리뷰합니다. 위 논문의 Contribution은 크게 두가지로, 1. 기존 Conventional Residual network기반의 SR 네트워크에서 불필요한 모듈(Batch normalization)을 제거함으로써 메모리/성능 측면에서 유효한 효과를 봤음 2. 단일 스케일기반의 SR 네트워크뿐만 아니라 멀티 스케일기반의 MDSR 네트워크를 제안함 입니다. Introduction - Super-resolu.. 더보기 데이터 전처리 데이터 정제 1. 데이터 전처리의 중요성 - 결과에 굉장한 영향을 끼침 - 데이터 분석 중 데이터 수집과 전처리 부분에 많은 시간 소요 - 데이터 전처리 : 데이터 정제 --> 결측값 처리 --> 이상값 처리 --> 분석 변수 처리 2. 데이터 정제의 개념 - 결측값을 채우거나 이상값을 제거하는 과정 3. 데이터 정제 절차 - 오류 원인 분석 : 결측값(누락), 노이즈(오입력), 이상값(아웃라이어) - 정제 대상 선정 : 모든 데이터를 대상으로 정제 활동, 내부 < 외부 데이터 , 정형 데이터 < 비정형 및 반정형 데이터 - 정제 방법 선정 : 정제 규칙 활용하여 위반하는 데이터 검색, 데이터 특성에 맞는 정제 규칙 수립 ex) 삭제, 대체, 예측값 삽입 4. 데이터 정제 기술 - 데이터 일관성 유지를 .. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 다음
