#연구
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- velog수집됨 · 10월 6일
직접 만든 Neural Network는 숫자를 얼마나 잘 맞힐까? MNIST 학습해보기
시작하기 전에 > > 이전 글에서는 > > > > 순서로 Neural Network의 기본 구조를 공부했다. 그런데 여기까지는 > Neural Network가 이런 방식으로 학습한다. 를 이해하는 단계였다. 그렇다면 이제 궁금해진다. > ### Q. 실제 데이
ai연구자유학기♡ 2
- velog수집됨 · 9월 22일
Neural Network는 어떻게 학습할까? Perceptron부터 Backpropagation까지
시작하기 전에 > > 이전까지 한쪽에서는 > > > > 처럼 Computer Vision을 계속 공부하고 있었다. > > 그런데 이 시기부터 다른 한쪽에서는 Deep Learning 공부도 시작했다. 그렇다고 처음부터 TensorFlow나 PyTorch를 이용해서
ai연구자유학기♡ 3
- velog수집됨 · 9월 17일
두 카메라는 어떻게 깊이를 알아낼까? Stereo Vision과 SAD로 Disparity Map 만들어보기
시작하기 전에 > > 이전 글에서는 Camera Geometry를 공부하면서 > > > > 처럼 현실의 3차원 Point가 어떻게 2차원 이미지의 Pixel로 바뀌는지를 공부했다. 그런데 여기서 반대로 생각해보면 한 가지 문제가 남는다. > ### Q. 2차원 이
vision연구자유학기♡ 2
- velog수집됨 · 9월 16일
3차원 공간의 점은 어떻게 이미지의 한 Pixel이 될까? Camera Geometry 이해하기
이전에는 Newton-Raphson, Least Squares, Gradient Descent, RANSAC처럼수학으로 표현된 문제를 실제 코드로 옮겨보는 공부를 했다.그런데 그 다음 자료부터 갑자기World Coordinate, Camera Coordinate, In
camera calibrationvision연구♡ 6