3. Computer Vision

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본 게시물은 학습의 목적으로, 공개된 수업 자료를 토대로 개념을 요약 정리한 글입니다. 오타나 바로 잡을 사항이 있다면, 코멘트는 언제나 환영합니다! Goal of Lecture 01 1. 컴퓨터비전의 역사 2. 앞으로의 강의에서 다루는 주제 0. 컴퓨터비전의 중요성 데이터가 쏟아진다. CISCO에서 수행한 2015~2017 통계자료에 따르면, 인터넷 트래픽 중 80%가 비디오 데이터만이다. 즉, 시각 데이터들을 잘 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 중요하다. 해석하기 까다롭다. Youtube의 경우, 매초 다섯시간 분량의 비디오가 업로드된다. 이는 비디오를 잘 정리해 유저에게 제공하고, 적절한 광고를 지정하기 위해선 자동으로 시각데이터를 이해, 분석하는 알고리즘 개발이 관건이라는 것이다. 이처럼 일부 시..

수강 목표 컴퓨터비전개론 수업을 통해 시각적 지능에 관련된 여러 토픽과 이론들을 학습하고자 한다. 영상 형성, 카메라 기하학, 3차원 복원, 빛과 컬러, 스테레오, 광학흐룸, 물체 인식 등에 대한 컴퓨터비전 과제를 학습하게 된다. 이에 더 관련 지식을 정리하고 탐구할 시간을 충분히 갖고자 스탠포드 대학의 CS231A를 참고하고자 한다. 아쉬운 점은 강의자료만 공개되어있다. 더보기 시작하기 앞서, 이름이 비슷하지만 사뭇 다른 유명한 CS231N이 있다. 딥러닝 공부한다면 다들 들어봤을 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 과목으로, 한국에서도 이를 통해 공부를 많이 진행하여 강의 영상 + 한국어 번역 + 여러 요약 자료가 많다. 주로 컨볼루션 신경망..