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. convolution signal processing에서 먼저 나왔다 수학적 정의는 다음과 같다. 변수변환을 이용하면 교환법칙이 성립한다 2. convolution의 실제 계산법 커널을 이미지 상에서 stride만큼 움직여간다 찍은 부분에 대해 element wise product를 수행 이미지에 filter를 찍으면 convolution에 의해 filter의 효과에 따라 픽셀의 조정이 이루어지면서 사진이 흐려지거나 밝아지거나 하게 된다 ' 3. convolution의 기본적인 특징 커널과 input의 channel은 크기가 같아야한다 보통 커널은 5*5같이 크기만 제시되는데 input의 channel에 맞춰서 생각하면 된다. input 하나가 kernel 하나에 맞춰 convolution하면 ou..
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