1. 클러스터링, 도로 사진을 판별한 최초의 기법 스탠리가 우승한 2005년만 해도 카메라로 측정한 도로 사진을 제대로 판별할 수 있는 기술은 턱없이 부족했습니다. 그래서 당시 스탠리가 택한 방법은 머신러닝 기법 중 하나인 클러스터링이었습니다. 클러스터링이란, 비슷한 개체끼리 하나의 군집으로 묶는 기법을 말하는데, 당시 스탠리는 도로 사진을 하나의 군집으로 처리하고 비슷한 색상의 사진을 같은 도로로 판별하는 기법을 사용했습니다. 즉 주행 중인 바닥면의 사진을 카메라로 촬영하고 이 색상과 비슷한 색상이라면 이곳을 도로로 간주하는 것이죠. 만약 사막을 달리는 중이라면, 회색과 갈색이 섞인 색상의 묶음을 도로로 보는 겁니다. 이렇게 스탠리는 지속적으로 사진을 촬영하면서 색상을 비교했습니다. 여전히 회색과 갈색..
1. semantic segmentation의 기본 image classification은 이미지 단위로 category를 분류했다면 이번에는 이미지 내 존재하는 pixel단위로 classification을 한다 구체적으로 이미지 내 pixel이 사람에 속하는지 자동차에 속하는지 오토바이에 속하는지 구분한다 이미지 속에서 물체의 마스크를 만들어 색으로 구분함 A라는 pixel은 사람에 속하고 B라는 pixel은 자동차에 속하고 C라는 pixel은 오토바이에 속하고 의문이 생기는 점은 서로 다른 사람들이나 서로 다른 물체도 구분해주느냐인데 semantic segmentation은 서로 다른 물체인 instance는 구분하지 않고 물체의 본질인 class만 구분한다(파이썬 class, instance 개념이..
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