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1. Image Classification 1-1. Confusion Matrix 이전에 분류지표에서도 많이 설명했던 Confusion Matrix에 대하여 다시 짚고 넘어가자. `TP`: 실제 positive인 것을 positive라고 예측 =정답 `FP`: 실제 negative인 것을 positive로 예측= 오답 `FN`: 실제 positive인 것을 negative로 예측 = 오답 `TN`: 실제 negative인 것을 negative로 예측 = 정답 1-2. 평가지표 즉 앞에 T/F는 맞혔는지 틀렸는지를 의미, 뒤에 P/N은 무엇으로 예측하였는지를 의미 `Accuracy`: 전체 데이터에 대하여 올바르게 예측된 데이터의 비율 $$ \text{Accuracy} = \frac{TP + TN}{TP ..

0. Computer vision task Computer vision task에는 아래와 같이 다양한 task들이 있다. Classification: 한 이미지가 있을 때, 그 이미지의 클래스를 분류 Object detection: 한 이미지에서 각 객체의 클래스가 무엇이고, 그 객체의 박스형 위치 탐지 Segmentation: 한 이미지에서 각 객체의 클래스가 무엇인지, 그 객체의 픽셀 단위 위치 탐지 1. Object Detection 이번 글에서는 Object Detection의 개요에 대하여 설명해보고자 한다. Object Detection이란, 다수의 사물이 존재하는 이미지, 비디오 등에서 각 사물의 위치(bounding box)와 클래스를 찾는 task. (여기서 Bounding box란 위..