운동하는 공대생

0. Intro 데이터는 보통 여러 차원(High-dimensional)으로 구성이 되어 있다. 이런 여러 고차원 데이터는 데이터를 분석하는 과정에서 시각화를 하거나 데이터에 대한 분석을 진행하기에 어려움이 존재한다. 그래서 이런 고차원의 데이터를 차원 축소 방식 PCA를 통해서 표현한다. 1. PCA PCA 의 추론 과정의 아이디어는 차원을 축소하는 axis 를 잡고 데이터와 axis 축의 projection을 구한다음 그 projection들의 값들의 분산이 최소가 되도록한다면 데이터들이 축소된 차원에서 분산이 가장 큰 특성을 가진 방향으로 축이 만들어진다는 아이디어이다. 더 자세하게 설명을 아래에서 해보겠다. 1.1 Maximum variance formulation PCA는 결국 차원을 축소하여..

논문 https://arxiv.org/abs/1512.03385v1 Deep Residual Learning for Image Recognition Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with arxiv.org 0. Abstract 저자는 DNN 모델을 훈련을 할 때 residual functio..

0. Introduction 먼저 3차원 물체에 대한 영상에서 2차원으로 카메라가 정보를 습득하는 거처럼 3차원 영상을 2차원으로 변환을 진행을 하는 것을 투영변환(projective transformation)이라고 한다. 이때 3차원 영상이 2차원으로 투영 변환한 두 2차원 영상에 대하여 대응점을 매칭시키는 방식 중 하나가 호모그래피라고 한다. 사진을 예로 들면 X'를 표시하는 2차원 영상에서의 두 점을 매칭하는 것이다. 1. Homography 호모그래피는 3*3 행렬로 표현되며 대응점들의 행렬곱으로 표현이 가능하다. 아래의 식을 참고하면 2차원 공간상에서의 영상에서 특정 지점이 x, y로 표현이 된다면 서로 다른 두 영상에서 좌표를 매칭하는 행렬 즉 호모그래피가 존재하게 된다. 이제 이렇게 두 2..

1. What is Maximum Likelihood Estimation(MLE) MLE 의 정의는 확률밀도함수 P(x|θ) 에서 관측되는 표본 데이터 x 를 통해서 θ 를 추정하는 방식이다. 5개의 데이터가 있다고 가정을 해보자. x={1,4,5,6,9} 이중에서 데이터의 분포가 어떤 곡선이 더 데이터에 맞는 분포인지를 수학적으로 풀이한게 MLE 방식이라고 이야기한다. 2. Likelihood function 그렇다면 각 데이터의 분포를 측정하기 위해서 후보 분포들 중에서 데이터와 가장 맞는 분포인지를 수치적으로 환산하는 방식이 있어야 하는데 이것을 Likelihood funcion을 통해서 가능도를 수치화 한다. 식을 해석하자면 k 가 1 에서부터 n 까지 있다고 가정하면 이것의 데이터의 확률 밀도값..

0. Intro 이 논문에서는 먼저 Time-series 데이터에서 Anomaly Detection을 하는 과제를 수행할 때 기본적인 데이터에 대한 특징이나 모델이 고려해야 하는 사항들에 대한 가이드라인을 제시를 해주었다. https://ieeexplore.ieee.org/document/9523565 Deep Learning for Anomaly Detection in Time-Series Data: Review, Analysis, and Guidelines As industries become automated and connectivity technologies advance, a wide range of systems continues to generate massive amounts of dat..

지역 특징에서 매칭은 이전까지 영상에서 찾았던 특징점들을 서로 다른 영상에서 짝지어 주는 방식에 대하여 이야기를 하겠다. 1. 매칭 전략 각각 다른 영상에서 추출한 기술자들의 집합을 A, B 가 있다고 가정하면 여기서 가장 간단한 방법은 각 집합들의 모든 요소들의 거리를 계산하여 일정 임계치보다 작으면 매칭을 시키는 방식이 있다. 하지만 이런 방식에서는 매칭된 쌍과 같은 곳인데 매칭에 실패하는 경우, 같은 곳이 아닌데 매칭되는 경우의 문제가 자주 발생한다. 보통 거리 계산을 할 때는 유클리디안 거리를 사용한다. 이렇게 추출한 기술자들을 서로 다른 영상에서 매칭을 시키는 작업은 3가지 정도가 있다. 1. 두 기술자의 거리가 임곗값보다 작으면 매칭 보통 가장 기초적인 방식으로 임곗값보다 거리가 작으면 매칭되..

0. Intro 지역 특징에 대한 탐색은 물체에 대학 지역 즉 여러 영상에서 어떤 물체를 탐지하거나 탐색하기 위해서 물체에 대한 부분을 표시하는걸 지역이라고 이야기를 한다. 이때 몇 가지 이 지역에 대한 특성들이 있다. -repeatability : 같은 물체가 서로 다른 두 영상에 나타났을 때 첫 번째 영상에서 검출된 특징이 두번째 영상에서도 같은 위치에 높은 확률로 검출 -invariance : 물체의 이동, 회전, 스케일, 조명 변환이 일어나도 값은 비슷해야한다. -discriminative power : 물체의 다른 곳에서 추출된 특징과 두드러지게 달라야 한다. -locality: 작은 영역을 중심으로 -적당한 양: 물체를 추적하기 위해서 적당한 양의 대응점이 존재해야 한다. -계산 효율: 실시간..