Computer Vision :)

ICCV 2019 논문 중 'ShapeMask: Learning to Segment Novel Objects by Refining Shape Priors'를 리뷰하다가 발견된 용어 'class-agnostic' class-agnostic는 주로 Object Detection 분야에서 사용되는데 agnostic은 'someone who does not know'와 같은 의미로 논문에서는 '물체의 종류를 모르는' 의미로 사용되는 것 같다. 그럼 왜쓰일까? 이와 관련하여 Quora 사이트에 올라온 질문 글을 참고하였다.(https://www.quora.com/What-does-%E2%80%9Cclass-agnostic%E2%80%9D-in-most-of-the-object-detection-papers-mea..

딥러닝 기반의 Object Detection 모델들을 공부하기 전에 Image Classification과 기존 컴퓨터 비전에서의 문제 해결 방법들에 대해 알아보자 딥러닝 이전의 Computer Vision 딥러닝 이전의 컴퓨터 비전 분야에서는 영상 속에서 물체를 찾기 위해 우선적으로 찾고자 하는 물체의 특징을 추출해 내고, 영상 속에서 그 특징을 갖는 혹은 유사한 영역을 찾아냄으로써 연구를 진행해왔다. 특징 추출(feature extraction) 방법의 예시로는 간단하게 색상 정보를 이용하는 color histogram이나, 형태 정보를 이용하는 canny edge detection, HoG feature부터, 크기 정보까지 고려하는 SIFT, SURF 등등 물체의 특징이 될 만한 정보들을 개발자들이..