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러닝머신 하는 K-공대생
0. 글을 시작하며 본인은 OpenCV로 기본적인 이미지 회전, 색상 처리 등만 경험했었는데 좀 더 해보니 작년에 Image stitching을 직접 구현해보고 R&E에서도 카메라 캘리브레이션 기법과 homography matrix로 3차원 변환을 진행하는 등 컴퓨터 비전 분야에 관심이 어느 정도 생겼다. 근데 OpenCV 라이브러리만 잘 활용할 줄 알았지 그 배경 이론이나 관련된 얘기를 잘 몰랐다. 그래서 'OpenCV4 로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝' 책을 읽고 책에서 얻은 팁과 관심 분야 배경이론과 대략적인 원리를 위주로 정리해보았다. 사실 c++로 실습이 있길래 건너뛰고 내용 위주로 읽고 python으로 구현했다. 1. 영상의 명암비 조절, 히스토그램 분석 OpenCV에서 명암비를 효과적으로..
0. 글을 시작하며 전에는 딥러닝 쪽 공부와 영상처리 및 XAI 분야의 공부를 위주로 진행했었는데 고전적인 머신러닝 쪽 부분은 선형대수학, 가우시안 등 수학적인 내용이 많아 넘어갔었다. '머신러닝 도감'이란 책을 읽게 되었는데 수학적인 내용을 최소화하여 그림과 sklearn 라이브러리의 예제를 통해 쉽게 알려주어 전체적인 흐름을 잡기에 좋았다. 머신러닝 기초, 지도학습, 비지도학습 파트로 나뉘는데 지도학습 부분은 대부분 알고 있었고 비지도 학습 부분은 PCA, 잠재 의미 분석, 국소 선형 임베딩 등 이름만 들어본 경우가 많았다. 그래서 잘 몰랐던 내용들을 위주로 정리해보려고 한다. 그리고 최근에 머신러닝 공부를 하면서 도움을 받은 사이트, 유튜브들도 정리해둘 테니 한 번 확인해보길 바란다. 또한 방학이니..
0. 글을 시작하며 이미 2021년이 지났지만 이 블로그에 자주 올렸던 나의 2021년 R&E 주제인 TOBDA를 진행하면서 나에 대한 얘기를 나누고자 한다. 시험기간을 갈아넣을 정도로 정말 열정적으로 참여했었고, 기술적이든, 지식적이든, 협업적으로 되게 많은 성장을 이룬 경험이었기에 한번 기록해두고 싶었다. 1. 연구 시작 전 관심분야 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 알고리즘 2. 연구 주제와 관련된 키워드 시각장애인의 공간지각, 딥러닝, 카메라 캘리브레이션, 촉각 지도, 앱 개발, semantic segmentation, depth estimation, 앱 개발. Bird's-eye view 3. 연구를 통해 알게 된 개념과 지식 Class Activation Map 및 Grad-CAM, Monoc..