영상시스템설계 기말 리포트(딥러닝 RCNN 설계 보고서)

소개글

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목차

1. 개요
2. 이론
3. 모델
4. 학습 과정

본문내용

1. 개요
IMAGE DETECTION
- COMPUTER VISION 주요 활용분야
- 이미지 또는 비디오 상의 객체를 식별하는 기술

활용 분야 예시
유해 동물 감시

문제점
- Data set 수집이 쉽지 않음
- 처음부터 학습 하는데 오랜 시간이 소요됨
해결방안
- Transfer Learning

2. 이론
Transfer Learning
사용이유
머신러닝 모델은 적용하려는 데이터가 학습 데이터와 같은 분포를 가진다고 가정 했을 때 효율적
BUT
새로운 문제 해결 시 기존의 통계적 모델을 새로운 데이터로 다시 만들어야 함 (비효율적)
layers의 갯수, activation, hyper parameters등 고려할 사항이 너무 많다.
- 복잡한 모델일 수록 학습에 시간 많이 소요됨

참고 자료

없음