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위 그림과 같이 중심이 (a, b)이고 반지름이 r인 원의 방정식은 다음과 같다. 이 때 점 (x, y)가 원의 외부에 존재 한다면 다음 식을 만족한다. 반대로 (x, y)가 내부에 있는 점이라면 다음 식을 만족한다. 끝.

1. 점의 좌표 4개   두 점 (x1, y1), (x2, y2)를 지나는 직선 A와 (x3, y3), (x4, y4)를 지나는 직선 B의 교차점 P는 다음과 같다.    또한,    이면 두 직선은 평행이거나 같은 직선이다. (교점이 없다)     2. 표준형  두 직선의 방정식이 다음과 같을 때,     교점 P는 다음과 같다.     또한,    이면 두 직선의 평행 또는 일치.     3. 일반형  두 직선의 방정식이 다음과 같을 때,      교점 P는 다음과 같다.      또한,    이면 두 직선은 평행 또는 일치.         끝.

SegNet SegNet은 Encoder-Decoder 유형의 구조를 사용하는 Image Segmentation 모델이다. UNet과 마찬가지로 FCN의 구조를 이용했다고 볼 수 있다. Encoder SegNet 구조의 왼쪽 부분을 Encoder라 하며, Encoder에서는 VGG16의 13개 Convolution Layer을 동일하게 사용한다. Convolution, Pooling 구조들 통해 Input Image의 특징 맵(featrue map)을 추출하게 된다. Decoder 오른쪽 부분을 Decoder라고 한다. Decoder에서는 Encoder에서 뽑은 특징 맵을 Upsampling과 Convolution을 하여 작아진 이미지를 원래 크기로 되돌린다. Upsampling 후 마지막 Layer에서..

UNet UNet은 FCN(Fully Convolutional Network)을 수정하고 확장한 End-to-End 모델로, 모델 구조가 U 모양이라 U-Net이라 명칭 되었다. 2021/01/07 - [DeepLearning/개념] - [Segmentation] FCN, Fully Convolutional Network [Segmentation] FCN, Fully Convolutional Network Segmentation? Segmentation이란 이미지상의 물체들을 픽셀 단위로 분할, 검출하는 것이다. Segmentation은 구체적으로 Sementic Segmentation과 Instance Segmentation으로 나뉜다. Sementic Segmentation은.. wjs7347.tis..

Segmentation? Segmentation이란 이미지상의 물체들을 픽셀 단위로 분할, 검출하는 것이다. Segmentation은 구체적으로 Sementic Segmentation과 Instance Segmentation으로 나뉜다. Sementic Segmentation은 물체를 검출함에 있어 같은 class의 물체는 서로 구분 짓지 않고 검출한다. 반면 Instance Segmentation은 같은 class의 물체라도 서로 다른 객체로 구분 지어 검출하는 것이다. FCN은 Sementic Segmentation의 대표적인 모델 중 하나이다. CNN 한계 FCN은 어떻게 물체를 구분 짓고 픽셀 단위로 검출할 수 있을까? 이런 FCN의 동작 원리를 알기 앞서 CNN의 특징에 대해 알아보자. CNN은..

mAP? mAP는 컴퓨터 비전 분야에서 Detection을 할 때 알고리즘의 성능을 평가할 때 쓰이는 지표이다. mAP 설명에 앞서 알아야 하는 개념이 있다. Precision Recall IoU Precision Precision은 정밀도라고 불리며, 모든 검출 결과 중 옳게 검출한 비율을 의미한다. 예를 들어 모델이 검출해낸 Object가 10개, 그중에 8개가 옳게 검출해낸 것이라면 Precision = 0.8. Recall Recall은 재현율이라고 하며, 검출해내야 하는 물체들 중에서 제대로 검출된 것의 비율이다. 예를 들어 라벨이 붙어있는 Object가 10개일 때, 그중 4개를 검출해 낸다면 Recall = 0.4. IoU 물체를 검출할 때 물체를 옳게 검출한 건지 아닌지 결정해주는 기준이 ..