딥러닝 공부방

레벨 집합에서 그래디언트와 접평면(Gradients and Tangent Planes to Level Sets) level surface와 함수 f의 그래디언트 사이의 관계를 살펴보겠습니다. level surface는 함수 f의 값을 상수로 두고, 그 상수를 만족하는 점들의 집합을 나타낸 것입니다. 그래디언트는 함수 f의 값이 가장 빠르게 변화하는 방향을 나타냅니다. 이에반해 level surface는 f의 값이 전혀 변하지 않는 방향으로 놓여져 있습니다. level surface와 그래디언트는 직교합니다. 그래디언트와 level set은 수직이라는 것을 알았습니다. 그래디언트에 수직인 평면인 접평면을 정의하는 법을 알아보겠습니다. 그래디언트와 level surface는 수직이므로, 둘을 내적하면 0이 ..

일반적인 경우에서 미분가능성(Differentiable: The General Case) 이전 포스팅에서는 이변수함수에 대한 미분가능성(Differentiability for Functions of Two Variables)에 대해 살펴보았습니다. 이번에는 R^n에서 R^m으로의 함수 f에 대한 미분 가능성을 정의하겠습니다. 접평면을 구하는 방법에서 Df(x,y)를 공부했었습니다. 점 x0에서 함수 f = (f1, ... , fm)의 도함수 Df(x0)은 성분이 x0에서 t_ij = af_i/ax_j인 행렬 T 입니다. R^n에서 R^m으로의 함수 f가 두 가지 조건을 만족하면 미분 가능하다고 정의합니다. (1) x0에서 편미분이 존재해야 합니다. (2) 아래의 극한이 만족해야 합니다. 여기서 T는 Df..

황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 영상의 그래디언트와 에지 검출하기 황선규 박사님의 과 패스트 캠퍼스 OpenCV 강의를 공부하면서 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소�� deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서 그래디언트 크기를 구하고 임계값을 설정해줘서 에지를 검출했습니다. 하지만 윤곽선이 너무 두껍게 표현된다는 단점이 있었습니다. 이를 보완한..

황선규 박사님의 과 패스트 캠퍼스 OpenCV 강의를 공부하면서 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 sunkyoo.github.io [파이썬 OpenCV] 영상의 미분과 소벨 필터, 샤를 필터 - cv2.Sobel, cv2.Scharr 황선규 박사님의 를 공부한 내용을 정리해 보았습니다. 예제 코드 출처 : 황선규 박사님 github홈페이지 『OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝』 예제 소스 코드는 아래 링크를 참고하세요 deep-learning-study.tistory.com 이전 포스팅에서 소벨 필터로 x방향, y방향 미분 값을 구했습니다. 이번에는 ..