728x90 Classification2 [Python to AI] 딥러닝이 이미지를 처리하는 방법, CNN을 이용한 Detection (Competition) - week 7, 8 딥러닝이 이미지를 처리하는 방법 1. Classification 2. Detection 둘은 어떻게 다를까? Classification (분류): 목표: 이미지를 사전 정의된 클래스 레이블 중 하나로 할당하는 것. 접근 방식: 이미지의 전체적인 내용을 이해하고, 이미지에 포함된 개체 또는 속성을 식별하여 해당하는 클래스로 분류하는 것. 예시: 고양이, 개, 자동차, 비행기 등과 같은 카테고리로 이미지를 분류하는 작업. Detection (탐지): 목표: 이미지 내에 존재하는 개별 객체의 위치와 클래스를 탐지하는 것. 접근 방식: 이미지에서 객체의 위치를 찾아내고, 해당 객체의 클래스를 식별. 이를 위해 이미지에서 객체의 경계 상자(bounding box)를 그리고, 객체가 속하는 클래스 레이블을 할당. .. 2023. 6. 28. [Python to AI] 딥러닝이 이미지를 처리하는 방법, CNN을 이용한 Classification (Competition) - week 5, 6 딥러닝이 이미지를 처리하는 방법 1. Classification 2. Segmentation 둘은 어떻게 다를까? Classification (분류): 목표: 이미지를 사전 정의된 클래스 레이블 중 하나로 할당하는 것. 접근 방식: 이미지의 전체적인 내용을 이해하고, 이미지에 포함된 개체 또는 속성을 식별하여 해당하는 클래스로 분류하는 것. 예시: 고양이, 개, 자동차, 비행기 등과 같은 카테고리로 이미지를 분류하는 작업. Segmentation (분할): 목표: 이미지를 픽셀 단위로 그룹화하여 의미 있는 영역으로 분할하는 것. 접근 방식: 이미지의 각 픽셀을 개별적으로 분석하고, 픽셀을 객체 또는 배경으로 할당하여 영역을 정의하는 것. 예시: 이미지 내의 개별 객체 또는 영역을 정확하게 분리하기 위해 .. 2023. 6. 21. 이전 1 다음 728x90 반응형
