classification6 8.1 Bag of Visual Words In this lecture, we are going to learn 'Bag of Visual Words'. In last lecture, we learned how classical image classification pipeline looks. What object do these parts belong to? An object is consists of a collection of local features (bag-of-features) Some local feature are very informative. It can deal well with occlusion, scale invariant, rotation invariant. Spatial information of local featu.. 2020. 7. 30. 8.0 Image classification In 'Computer Vision Materials' category, I am going to summarize the data about Computer Vision. ● Classification Classification is used in many ML parts, but today we are going to concentrate on image classification. The object in the yellow bow a street light or not? Not only general object, we can also find specific object. Like finding out whether the object is Potala palace or not? Not only.. 2020. 7. 30. [DataMining] AI & Machine Learning 이번 시간에는 AI와 머신러닝에 대한 전반적인 내용에 대해 알아보도록 하겠다. ● AI (Artificial Intelligence) - intelligence는 원래 인간같은 고등생물과 같은 것이다. * AI의 종류 1. Strong AI - 인간과 똑같이 생각하는 기계 - 인간의 마음은 유한 상태 기계(Finite State Machine)이다. - 뇌는 순수한 하드웨어이다. (말하자면 고전적인 컴퓨터처럼 동작한다.) - 인간의 마음은 오로지 뇌를 통해서만 존재한다. - 아직까지는 구현 불가능 - 예: 터미네이터 → 적대적인 인공지능이 되면 상당히 위험할 수 있다. 2. Weak AI - 컴퓨터 기반의 인공적인 지능을 만들어내는 것에 대한 연구 - 지능을 부분적으로 흉내내는 컴퓨터 프로그램을 개발 -.. 2020. 5. 3. [DLBasic] 6-1. Softmax Classification : Multinomial Classification 저번 시간의 Binary Classification을 위한 sigmoid function의 cost function과 그 최소값을 구하기 위한 gradient descent algorithm에 이어서 이번 시간에는 카테고리가 여러개인 분류인 multinomial classification을 위한 softmax classification에 대해서 알아보려고 한다. 사실 multinomial classification을 위해서 여러 방법이 있는데 softmax classification이 가장 많이 쓰인다고 한다. 위 도면의 Y 위에 -가 있는 것은 y hat이라고 부르며, prediction값이다. S는 시그모이드 함수를 의미한다 위는 multinomial classification의 데이터값의 예시이다... 2020. 1. 16. 이전 1 2 다음
