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Data science103

[5분 컷 이해] Rotation matrix(회전 메트릭스) 구하기, 유도 회전변환시에 필요한 matrix을 roration matrix라고하며, 2D와 같이 표현할 수 있습니다. $M(\theta)= \begin{bmatrix} cos\theta & -sin\theta \\ -sin\theta & cos\theta \end{bmatrix}$ 이 공식의 유도과정을 이해해보겠습니다. 위 그림과 같이 구하고자하는 평면에 두 벡터가 있습니다. 이 그림의 요소들은 다음과 같습니다. G(x, y): 회전시키기 전 벡터 G'(x',y'): G을 $\theta$만큼 회전시킨 벡터, r:G벡터와 G'벡터 길이 $\theta$: G을 G'으로 반시계방향(counter-clockwise)으로 회전한 벡터 위 그림에 따라 x, y은 아래와 같이 표현할 수 있습니다. $ x=r cos v $ $ y.. 2024. 3. 18.
[5분 컷 이해] 코루틴, 메인루틴, 서브루틴 ! 요약 메인루틴(Main routine): 메인루틴은 보통 프로그램의 시작점이며, 프로그램의 주 흐름을 담당합니다. 메인루틴은 일련의 작업을 수행하고 다른 서브루틴이나 코루틴을 호출할 수 있습니다. 프로그램이 시작되는 메인코드라고 생각하면 됩니다. 서브루틴(subroutine): 메인루틴에서 호출되는 함수, 또는 서브루틴에서 호출되는 함수들을 의미합니다. 즉, 다른 루틴에서 호출되는 경우를 의미합니다. 코루틴(Coroutine): 메인루틴에서 호출되지만, 코루틴은 실행되는 도중에, 일시중단되어 다시 메인루틴으로 전환되었다가 다시 코루틴으러 전환될 수 있는 "제어흐름"이 가능한 루틴을 의미합니다. 코루틴, 메인루틴, 서브루틴은 프로그래밍에서 중요한 개념이며, 이를 이해하는 것은 프로그래밍의 성능을 향상시키는.. 2024. 3. 3.
색상공간: Color space (RGB, CIEXYZ, CIELAB) 요약 전자장비에서 처리하는 컬러이미지는 기본 요소인 픽셀(Pixel)을 구성하고, 이 픽셀을 R, G, B 값을 갖습니다. RGB은 컬러가 아니라, 숫자들의 조합을 컬러로 매핑한 컬러코드에 불과합니다. 이 컬러코드를 어떤식으로 매핑했느냐가 RGB, CIEXYZ, CIELAB의 흐름이됩니다. 요약하면 아래와 같습니다. CIE 1931RGB컬러시스템: 사람이 인지적으로 구분할수 있는 컬러코드입니다. CIEXYZ: CIE1931RGB컬러시스템의 빨강의 음수부를 양수로 변환한 컬러리스템입니다. CIELab: 색차(컬러-컬러)간의 차이를 균일하게 만든 표준색공간으로 등간격인 색공간입니다. L(명도, lightness), A*(red & green), B*(Yellow & Blue)로 구성됩니다. 사전지식 CIE .. 2024. 1. 24.
[5분 컷 리뷰] CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision CLIP은 2021년에 언어-이미지 쌍을 사전학습하는 방법을 제시한 연구입니다. (이미지, 이미지에 대한 텍스트)를 쌍으로 대조적학습(Contrastive learning)을 사전학습하여, 자연어처리에서와의 접근방식과 유사하게 비전문제에서도 사전학습결과후, 각 테스크에서 좋은 성능을 낼 수 있음을 보여줍니다. Preliminary Zero shot learning(제로샷 러닝): 모델이 훈련 데이터에서 직접 학습하지 않은 클래스 또는 레이블을 인식하고 분류할 수 있게 하는 학습방법 Introduction 언어모델에서의 MLM(Masked language model)같은 특정 테스트와 무관한 학습을 하는 것으로 자연어쪽에서는 성공적인 연구성과를 보여주었습니다. 흔히, 일반화된 아키텍처(General mod.. 2024. 1. 14.
[5분 컷 리뷰] Score-CAM: Gradient의 비의존적인 해석방법 요약 CNN을 이용한 영상분류에서는 사후해석으로 CAM, Grad-CAM등이 사용됩니다. 이 논문은 CAM방법론들에서 사용하는 Gradient을 이용하지 않고, Activation map에서의 가중치를 직접 획득하는 방식으로, 점수를 직접 산합니다. Introduction: CAM-based explantation에서 사용하는 gradient을 해석에 충분한 방법이 못된다. Score-CAM을 이해하기위해선 CAM부터 이해해야합니다. CAM은 GAP(Global average pooling)레이어가 꼭 포함되어야하는 방법론입니다 (Figure 1). Activation map(l-1번째 레이어) 이후에 GAP(l번쨰 레이어)가 들어가고 GAP 이후에 Fully connected layer(l+1번째 레이.. 2024. 1. 11.
[5분 컷 리뷰] SimCLR (A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) 리뷰 요약 SimCLR을 이미지 데이터을 더 잘 구별하기위한, 대조적학습 (Constrative learning)을 이용한 사전학습 프레임워크*입니다. SimCLR은 비슷한 같은 데이터 증강(Data augmentation)을 이용하는데, 같은 데이터 소스로 부터 생성된 이미지는 가깝게, 다른 이미지소스로 부터 생성된 이미지는 멀게 학습하는 metric learning 방법입니다. 즉 이미지의 유사성/이질성을 학습하는 방법론입니다. 이 방법론을 사전학습으로 사용하면, 시각적표현을 더 잘학습할 수 있고, 지도학습 등에서의 적은 파라미터로도 더 높은 구별성능을 낼 수 있습니다. *프레임워크: 세부적인 방법론만 바꿔가면서 동일한 목적을 달성할 수 있도록하는 큰 틀을 의미합니다. Introduction - 비전관련 .. 2023. 12. 17.

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