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영상처리/Learning4

Tensorflow 설정방법 - windows용 Python이 설치되어 있다는 가정하에 진행한다. Pip install시 ssl 보안으로 막혀 있는 경우 아래와 같이 따라한다 1. conda 설정에서 ssl 을 false로 변경 conda config —set ssl_verify false 2. C:/ProgramData/pip 폴더를 생성해서 pip.ini파일을 만든다. 아래 내용을 입력하고 pip.ini에 저장한다 [global] trusted-host=pypi.python.org pypi.org files.pythonhosted.org 3.순서대로 아래 명령어를 실행한다. python -m pip install —upgrade pip conda create -n tensorflow python=3.7 //3.5이상에서만 텐서플로우 가능 activ.. 2019. 3. 11.
Mean Shift Mean Shift란?? 일정 크기(h)의 영역내에서 가장 밀도가 큰 곳으로 중심을 이동해나간다. 이렇게 이동을 계속하다보면 어느 순간 수렴을 하게되는데 수렴하러 이동하는 동안에 같은 곳으로 수렴한 데이터들을 같은 곳에 속한다고 보고 클러스터링하는 방법이다. Mean Shift pdf나 ppt 파일에 있는 그림을 보면 이해하기가 훨씬 쉬울 것이다. Mean Shift는 Non-parametric density estimation으로 계산한다. parametric density estimation을 할 경우에는 아래 그림에서 처럼 c_i라는 각 Mode에서의 상수값과 평균, 분산값을 추정해야 한다. 따라서 Mean shift는 non-parametric density estimation을 하겠다. 그리고 .. 2010. 12. 9.
Kullback-Leibler Boosting(KL Boosting) 일반적인 Two-layer classifier들이 있다. 인풋들이 어떤 함수(파이(1~t))들을 통해서 X라는 값들이되고 이 X값들에 대해서 a라는 가중치를 더해서 선형 조합하여 아웃풋(strong classifier)이되는 것을 말한다. 즉, 두 번의 layer를 거쳐서 출력을 얻게 되기 때문에 Two-layer라고 한다. boost과정은 기존 방법과 동일한데 함수를 다른 함수를 사용한다. Kullback에서는 projection 함수를 사용해서 Kullback feature를 찾는다. 여기서 제안한 방법을 보면 다음과 같다. lHow to choose the type of projection function? §Kullback-Leibler linear feature lHow to choose the.. 2010. 12. 9.
AdaBoost? AdaBoost란??? "간단한", "약한"분류기들의 선형 조합으로 부터 "강한"분류기를 설계하기 위한 알고리즘이라고 정의 할 수 있다. T f(x) = sigma α_th_t(x) //공식 넣기가 애매하네...일일이 사진 잘라오기가...ㅠ t=1 h_t(x) : X → {−1,+1}. h_t(x)는 "약한"분류기 혹은 "feature"라고 정의. H(x) = sign(f(x))는 "강한"분류기 혹은 최종 분류기라고 정의. (궁극적으로는 둘 다 같음) Given: (x_1, y_1), . . . , (x_m, y_m); x_i는 X에 속함, y_i는 {−1, +1}에 속함 Initialise weights D_1(i) = 1/m 위에서 (x_1,y_1)....(x_m,y_m)은 주어진 데이터들의 셋으로써.. 2010. 12. 9.

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