Lecture 1

seokha hwang

17 Feb 2025

Introduction to Computer vision

Visual Understanding

RGB image (intensity of each channel) function -> Figure skating

What is computer vision?
high-level understanding from digital images or videos

Early works in computer vision

(1) Object Recognition
object classification, generic object detection, semantic segmentation, object instance segmentation

(2) Face Detection & Recognition

(3) 3D Reconstruction

Before Deep learning Revolution

neural network ideas proposed -> back propagation -> big data + Gpu

Lecture 4

lecture 3 복습 softmax function 은 무엇인가 linear classification output 큰 것을 그냥 쓸수있는데 unbound 되어있다. 그냥 큰것을 고르는것보다 확률적으로 해석하기 위해 사용한다. loss function 은 무엇인가? quantify how good or bad this prediction optimization loss 를 줄이는 방향으로 현재 시점에서 모든 파라미터 미분을 하면서 내려가는 부분 왜 완벽하지 않은가?

Lecture 3

Loss Functions & Optimization limitations of Linear Classifier Score 값의 뜻이 애매함 어느정도 되야 이 class 인건지 헷갈림 그래서 0~1 확률처럼 포함하길 원함 Sigmoid Function input 이 커질수록 1 작아질수록 0 Softmax Classifier 확률이라고 할 수 는있다. softmax function W 를 구하고 score를 구해서 soft max function W 는

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typeset.io SCISPACE는 연구자들을 위해 개발된 연구지원 플랫폼 Copliot 이라는 AI 보조 도구를 활용해서 논문을 요약 및 섬령과 질문에 대한 답변을 제공하는 것이 SCISPACE 가장 큰 특징 번역도 잘해주고 논문 공부 논문 찾기 논문 읽기 아주 좋음 seokha0307@gmail.com -> 계정은 나한테 물어보도록 chatgpt 챗 하는 툴 모델

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