1. kernel 여러가지 뜻을 가지는 umbrella term: 다른 의미의 용어들을 모두 포괄하는 포괄적 의미를 가지는 용어 전체적으로는 kernel은 essential part, central part라는 뜻에서 여러 분야별로 파생됨 operating system에 쓰이는 것도 kernel 사전적으로 견과류, 씨앗, 알맹이,핵심 linear algebra에서 두 vector space V,W와 linear map L:V → W에 대하여 임의의 v ∈ V가 L(v)=0을 만족시키는 v의 집합을 Ker(L)이라고 부른다 기타 image processing같은 경우 image를 변환시키는 filter를 kernel이라고 부른다는거 기억나는가 kernel을 input image위에서 stri..
1. 2d image 2d image는 image의 각 pixel value가 2d array에 저장됨 RGB 이미지인 경우는 3 channel의 array가 존재하여 각 채널에 R,G,B의 pixel value가 저장 이미지의 부분에 대응하는 pixel값이 저장 컬러 이미지면 3 channel로 구성 2. 3d representation 3d 표현은 2d image와는 다르게 유일하지 않다 1) multi-view image 3d 물체를 여러 각도에서 사진 찍어서 각각을 전부 보관함 2) volumetric(voxel) 2d 이미지 표현법과 가장 비슷한 방법? 3d space의 물체를 적절하게 grid로 나눠서 해당 grid에 3d 물체가 차지하면 1 아니면 0의 binary로 표현? ..
흑백이미지를 준비하고 matplotlib.pyplot에서 plt.imshow로 출력을 해보면 cmap이라는 옵션을 줘야한다 color map이라는 뜻인데 기본값이 viridis라고 한다. 실제로 색이 비슷한걸 보니 그런것 같다 This parameter is ignored if X is RGB(A). 마지막에 이런 문장이 있는데, X가 RGB image면 cmap을 무시한다고 한다 channel 3인 gray image로 줬을 때는 cmap을 안줘도 gray로 잘 나온다
1. image 시각적인 인식을 표현한, 혹은 묘사한 인공물(artifact) 시각적인 인식이라는 것은 컴퓨터는 어떻게 표현하는가? 컴퓨터가 이미지를 이해하는 방식을 알고 있어야 이미지를 넣어 모델링하고 분류하는 class를 만들 수 있을 것 2. pixel 이미지를 표현하는 최소단위 Red, Green, Blue의 값이 어느정도 있느냐에 따라 pixel이 가지는 정보, 색깔이 표현 pixel이 많이 모여 하나의 이미지를 이룬다 3. image 저장 방식 width, height, channel 차원의 각 pixel의 R,G,B 값의 array 형태로 저장 channel은 R,G,B 3개 뿐만 아니라 그 이상 4개인 경우도 있다 R,G,B는 0~255까지 dtype = uint8은 unsigned int..
1. motivation 다양한 타입, 형태, 특성을 가지는 데이터를 특별한 제한없이 모두 사용하여 모델을 학습시키는 방법 지금까지는 이미지 하나만을 사용해서 모델을 학습시켜왔지만 사실 사람들은 눈으로 보면서(이미지) 귀로 동시에 듣기(소리)도 하며 맛을 보기 전에도 코로 냄새를 맡는 등 자연스럽게 multimodal을 사용하는 것이 기본이다. 그 외에도 사람들은 social perception, 3D world의 depth perception등 느끼지는 못하지만 실제로는 사용하고 있는 다양한 감각들을 모두 사용하여 학습을 한다. 2. 어려운 점 다양한 형태의 데이터를 사용하여 학습을 하고자하는데 여러 타입의 데이터를 표현하는 방법이 모두 다르다는 것이 문제다. 오디오는 1d signal wa..
1. data preprocessing의 중요성 1-1) introduction 디스크 안에 단순히 파일로 존재하는 데이터(Vanilla data)는 그대로 모델에 쓰기에는 추가적으로 무언가 할 것이 많음 명확히 정의한 문제들을 바탕으로 ‘다양하고 일반화시킬 수 있는 여러 작업들이 병행된’, 그러면서 ‘문제 해결을 위해 나올 수 있는 여러 가능성이나 주제를 적용시킨’ “모델을 위한 dataset”으로 변환이 필요함 이런 모델을 위한 dataset으로 변환을 하고 나서 model training을 진행함 “일반적으로 쓸 수 있는” 데이터를 하나 하나씩 뱉어낼 수 있는 기능을 구현한다면 모델 학습에 무리가 없을 것 dataset 구축의 기본기를 잘 갖춰나야 앞으로 나올 음성, 시계열, 텍스트 등등 엄청 큰 ..
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