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[SeSAC]Roboflow

Roboflow

얀 르쿤(Yann LeCun):

  • Convolutional Neural Network 창시자, 페이스북 FAIR 설립자
  • MNIST

특이점이 온다: 레이 커즈와일 책

딥러닝 영상처리

AI Project Cycle

  1. Problem Scoping
  2. Data Acquisition
  3. Data Exploration
  4. Modeling
  5. Evaluation
  6. Deployment

YOLO의 가장 큰 장점:

  • 빠르다

자율주행에서 YOLO를 쓰지 않는 이유:

  • 정확성이 떨어진다

Image Classification과 Object Detection의 차이:

  • Image Classification과는 다르게 Object Detection은 물체가 무엇인지에 대한 정보와 함께 위치정보도 제공한다

객체 인식과 객체 인지의 차이

  • 객체 인식: 위치 + 라벨
  • 객체 인지: 위치

ImageNet - 1000만장이 넘는 이미지에 1000개 class

Label과 Anotate의 차이:

  • Label: 라벨(Classification)
  • Anotate: 라벨 + 위치정보 (Object Detection)

Train_test_split 함수의 파라메터:

  • stratify
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[SeSAC]혼공 머신러닝+딥러닝 Ch3, 4

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