분류 전체보기53 [Computer Vision] cs231n lecture2 - Image Classification 이미지란, 숫자로 구성된 3D array로 앞에서 말한 숫자는 0부터 255까지로 이루어져 있습니다. 이미지 데이터를 분석하고 분류하는데 있어서는 여러가지 challenge가 존재합니다. 1. Viewpoint : 어느 시각에서 보느냐에 따라 달라 보이는 것 2. Illumination : 조명(밝기)에 따라 이미지가 달라 보이는 것 3. Deformation : 우리가 일반적으로 알고 있는 모습과는 다른 형태 4. Occlusion : 어딘가에 은폐, 은닉하여 알아보기 힘든 것 5. Background Clutter : 배경에 융화되어 잘 보이지 않는 것 6. Intraclass Variation : 같은 이름으로 분류되지만 그 형태가 다양한 경우 원래는 모델을 만들 때 predict하는 모델 하나만을.. 2023. 4. 5. [이분 탐색] 백준 1789번 (파이썬) : 수들의 합 그리디 알고리즘을 활용하여 풀라고 적혀있습니다. 그리디 알고리즘이란, 실제 최적의 값을 떠나 단계 별로 가장 최고의 값을 골라가는 것입니다. 이를 문제에 활용해 본다면 당연히 작은 수들이 많아야 N이 높아지기 때문에 다음과 같이 코드를 짤 수 있습니다. s = int(input()) total = 0 num = 0 while True: num += 1 total += num if total > s: break print(num-1) 2023. 4. 5. [Computer Vision] cs231n lecture3 - Loss Functions and Optimization 일반적으로 손실함수에 대해 이야기를 할 때 여러 개의 x와 y가 있다고 가정합니다. x들은 이미지 분류 사례에서 알고리즘에 대한 입력인 N개의 예입니다. 즉, 이미지들의 실제 픽셀값이 됩니다. 그리고 y들은 알고리즘이 예측하기를 원하는 것입니다. 주로 레이블이나 대상이라고 부릅니다. 손실함수의 경우에는 x와 가중치 행렬 W를 취하고 이를 통해 y를 예측하는 예측함수를 구성하게 됩니다. 이를 이미지 분류에서는 실제 목표 또는 레이블 y와 함께 함수 f에서 나오는 예측 점수를 가져오고, 해당 훈련에 대한 예측이 얼만 나쁜지에 대한 정량적 값을 제공하는 일부 손실함수를 정의합니다. 이제 최종 손실 L은 데이터셋의 N개의 예시 각각에 대해 전체 데이터셋에 대해 합산된 손실값의 평균입니다. ○ 다중 클래스 SVM.. 2023. 3. 24. [완전 탐색] 백준 5568번 (파이썬) : 카드 놓기 문제는 카드를 k장 골랐을 때 이를 나열하여 만들 수 있는 정수의 개수를 출력하는 문제이다. 당연히 중복은 제외된다. from itertools import permutations n, k = int(input()), int(input()) nums = [] result = set() for i in range(n): num = input() nums.append(num) for per in permutations(nums, k): result.add(''.join(per)) print(len(result)) 고른 카드들을 경우의 수를 다 따라 알아봐야 하기 때문에 combination을 쓰면 되지 않냐고 할 수 있는데 조합은 (A, B)와 (B, A)를 같은 것으로 취급하지만 이 문제에서는 1과 2를 .. 2023. 3. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 14 다음
