짧은 소감

• 지금 기준에서는 어느정도 해결된 문제들이고 소개한 대부분의 알고리즘들은 computationally inefficient해서 현재 쓰이지 않음. 약간 2010년대 computer vision의 역사를 듣는 느낌이었음.
• 너무 방대한 내용을 다룬 것 치고는 설명이 부실하거나 지나치게 밀도가 높은 느낌; Intro 느낌인데 뭔가 깊게 배운 건 없는 것 같음.

I. Computer Vision Tasks

• 총 네 가지의 task
  • classification
  • semantic segmentation
  • object detection
  • instance segmentation

1. Image Classification

이미 초반 강의에서 classification 에서 다뤘기 때문에 생략

2. Semantic Segmentation

NO OBJECTS, JUST CLASSIFYING PIXELS ↔ instance segmentation

naive approach:

원본 이미지와 (그 당시에는 사람이 직접 라벨링한) segmentation image의 각 픽셀이 어느 class에 해당하는지 분류함으로써 segment를 함.

Ex.

• 맨 왼쪽 맨 위 pixel = 하늘
• …