Writing
문제 해결 기록
기술 자체보다 어떤 문제를 왜 그렇게 풀었는지에 초점을 둡니다.
Object Detection & Segmentation 2
Object Detection & Segmentation 2 Additional Object Detection Techniques Feature Pyramid Netowrk (FPN) 충분히 빠르다 다양한 크기의 물체를 잘 찾아낸다 scale robustness 는 object detection에 중요하다. Image p
CHAPTER 4 코딩 규칙
CHAPTER 4 코딩 규칙 4.1 명명과 주석 명명은 코드 가독성에 큰 영향을 미치며 프로그래머의 기본 능력과 소양을 반영 하기도 한다 4.1.1 긴 이름과 짧은 이름 긴 이름 : 가급적 이름이 그 의미를 자세하기 표현하기 원함 그래야 한눈에 설계 의도를 파악할수 있기 때문 짧은 이름 : 코드가 간결하다 명명시 일반적인
Object Detection & Segmentation 1
Object Detection & Segmentation 1 Object Detection : 이미지 내에서 특정 객체의 위치를 찾아내는 것 Segmentation : 이미지 내에서 특정 객체의 픽셀을 찾아내는 것 Object Detection = Box localization + Box classification Reg
CHAPTER 3 설계 원칙
CHAPTER 3 설계 원칙 3.1 단일 책임 원칙 3.1.1 단일 책임 원칙의 정의 및 해석 단일 책임 원칙(single responsibility principle, SRP)은 클래스와 모듈은 하나의 책임 또는 기능만을 가지고 있어야 된다 주의할 점은 단일 책임 원칙이 설명하는 대상에는 클래스와 모듈이라는 두가지 종류
Representation Learning (Self-Supervised Learning)
Representation Learning (Self Supervised Learning) 학습 기법의 label에 따른 분류 딥러닝 모델 학습을 위해서는 많은 레이블이 필요하다. 하지만, 비싼 레이블링 없이도 모델을 잘 학습시키는 것은 중요하다. Supervised learning의 단점 "레이블" 데이터가 많아야 함
Representation Learning 2
Representation Learning 2 place recognition(NetVLAD) Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD) VLAD는 이미지의 특징점을 클러스터링하여 각 클러스터에 대한 특징점의 차이를 계산한 후 이를 이용하여 이미지를 표현하는 방법이다. NetVL
CHAPTER 2 객체지향 프로그래밍 패러다임
CHAPTER 2 객체지향 프로그래밍 패러다임 객체지향 프로그래밍은 현 시점에 가장 대중적인 프로그래밍 패턴이다 2.1 객체지향이란 무엇인가? 2.1.1 객체지향 프로그래밍과 객체지향 프로그래밍 언어 객체지향 프로그래밍이란? 프로그래밍 패러다임 또는 프로그래밍 스타일을 의미한다 코드를 구성하는 기본 단위로 클래스 와 객체
Representation Learning 1
Representation Learning 1 Metric Learning 메트릭이란 거리를 측정하는 함수를 말한다. 메트릭 러닝은 데이터의 표현을 학습하는 것이다. 이는 데이터의 표현을 학습하여 거리를 측정하는 함수를 학습하는 것이다. 유사도(Similarity) 거리(Distance)의 관계를 학습하는 것이다. Inf
CHAPTER 1 개요
CHAPTER 1 개요 1.1 코드 설계를 배우는 이유 코드 설계에 대한 지식은 확장성과 가독성이 높아 유지 보수가 용이한 고품질 코드를 작성할때 필요하다 1.1.1 고품질의 코드 작성 속도와 확장성을 맹목적으로 추구하는 현재의 개발 환경에서 안타깝게도 대다수의 소프트웨어 엔지니어는 고품질의 코드를 작성하는 방법에 대한