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dongjune's dev blog

[DLCV] Fast R-CNN

Deep Learning, Computer Vision

Fast R-CNN의 주요 특징 위의 그림은 SPP의 구조이다. SPP Layer를 ROI Pooling 으로 변경 SPP는 L0, L1, L2 의 layer를 만들어 합치지만, ROI Pooling은 오직 하나의 7x7 layer를 만든다. End-to-End Network Learning (ROI Pr...

[DLCV] SPP(Spatial Pyramid Pooling) Net

Deep Learning, Computer Vision

SPP Net은 R-CNN의 문제점을 개선한 알고리즘이다. R-CNN의 주요 문제점 2000개의 Region Proposal 이미지가 입력 되면서 Object Detection 수행 시간이 매우 길다. Region Proposal의 이미지들이 사이즈를 맞추기 위해 Crop/Warp 돼야 한다. R-CNN의 개선 방안 2000개의 ...

[DLCV] R-CNN

Deep Learning, Computer Vision

R-CNN 개요 R-CNN은 하나의 이미지에서 2천개의 region proposal 이미지를 추출하여 개별적으로 CNN Detection을 수행해주는 알고리즘이다. 2천개의 region proposal 이미지들을 개별적으로 수행하기 때문에 실행속도가 매우 느리지만 성능은 높아졌다. 이제 그림을 통해 살펴보자. Input Image 2천개의...

[DLCV] Region Proposal(영역 추정) - Selective Search 기법

Deep Learning, Computer Vision

Region Proposal(영역 추정) 이미지의 전체 부분을 계산하는것은 비효율적이기 때문에 object가 있을만한 곳을 추정하여 그 부분만 Object Detection을 수행해준다. Selective Search Region Proposal의 대표적인 방법 빠른 Detection과 높은 Recall 예측 성능을 동시에 만족하는 알고리...

[백준] 17144번 미세먼지 안녕! - C++

시뮬레이션, 구현

문제 17144번 미세먼지 안녕! 풀이 1초동안 아래의 두가지 일이 일어난다. 미세먼지가 확산된다. 확산은 미세먼지가 있는 모든 칸에서 동시에 일어난다. (r, c)에 있는 미세먼지는 인접한 네 방향으로 확산된다. 인접한 방향에 공기청정기가 있거나, 칸이 없으면 그 방향으로는 확산이 일어나지 않는다...

[백준] 1918번 후위표기식 - C++

Stack

문제 1918번 후위표기식 풀이 Stack을 활용하여 풀 수 있는 문제이다. 알고리즘 피연산자 A~Z는 무조건 출력해준다. 연산자일 경우 아래의 3가지 경우가 있다. ( 의 경우 스택에 바로 넣어준다. +, -, * , / 일 경우 stack의 top에 현재 연산자보다 우선순위가 낮지 않을 경우 stack의 top을 출력...

[Algorithm] 에라토스테네스의 체 - C++

Sieve of Eratosthenes

에라토스테네스의 체는 소수(Prime Number) 를 찾는 방법이다. 대량의 소수들을 구해야할 때 아주 유용한 알고리즘으로 O(N^1/2)의 시간복잡도를 갖는다. 원리 소수란 약수가 오로지 1인 수이다. 즉, 1을 제외한 수의 배수가 되는 수는 소수가 아니다. 에라토스테네스의 체는 이러한 소수의 개념을 이용한 알고리즘이다. 임의의 수 n 까지의 ...

[백준] 2407번 조합 - C++

DP

문제 2407번 조합 풀이 처음에는 long long int 를 통해 구하려고 했는데 결과 값이 long long int 로는 택도 없이 크다. 70 C 30 의 값이 55347740058143507128으로 20자리나 되는데 long long int 형의 범위는 –9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854...

[백준] 2263번 트리의 순회 - C++

트리, 분할정복

문제 2263번 트리의 순회 풀이 트리의 중위 순회, 후위 순회 정보를 통해 전위 순회를 찾아내는 문제이다. 분할 정복을 통해 풀어낼 수 있다. 다음의 트리를 예로 보자. 중위 순회 : 8 4 9 2 5 1 6 3 7 후위 순회 : 8 9 4 5 2 6 7 3 1 이제 tree의 중위 순회와 후위 순회 값들을 왼쪽 tree , 루...

[DLCV] 정밀도(Precision)와 재현율(Recall)

Deep Learning, Computer Vision

TN, FP, FN, TP 가 무엇을 의미하는지 처음에는 헷갈린다. 하지만 앞이 예측 성공 여부, 뒤가 예측값이라는 것을 기억하면 쉽다. TN : Negative로 예측했는데 True이다. (예측 성공) FP : Positive로 예측했는데 False이다. (예측 실패) FN : Negative로 예측했는데 False이다. (예측 실...