few-shot learning 썸네일형 리스트형 Tutorial on Few-Shot Object Detection #2 저번 글에서는 Classification 관점에서 Few-Shot Learning의 배경과 그 해결 방법을 다루었습니다. 이번 글에서는 최근에 제안된 Few-Shot Object Detection의 방법론과 함께 Few-Shot Classification과 비교했을 때 Few-Shot Object Detection만이 갖는 문제점을 함께 다루어보도록 하겠습니다. 1. Classification & Object Detection 먼저 위 그림을 통해 Image Classification과 Object Detection 간에 어떤 차이가 있는지 알아봅시다. 먼저 쉽게 알 수 있는 점으로 Object Detection은 Classification에 더해 대상의 위치까지 예측해야 한다는 것입니다. 이는 단순히 .. 더보기 Tutorial on Few-Shot Object Detection #1 1. Introduction 일반적으로 가장 널리 사용되고 있는 딥 러닝 모델들은 방대한 양의 데이터를 필요로 하는 지도 기반 학습(Supervised Learning)을 따릅니다. 하지만 지도 기반으로 학습한 딥 러닝 모델에 새로운 종류의 대상을 추가하기 위해서는 그에 따른 대규모 데이터를 추가로 필요로 합니다. 이를 위해 매번 수천, 수만 장의 데이터를 수집하고 레이블링해야 한다면 수많은 비용과 시간이 소모됩니다. 또한 비용 부담이 가능하더라도, 궤도 상에서 회전하며 촬영하는 위성영상이나, 혹은 드물게 발생하는 재난 상황과 같은 충분한 양의 데이터를 확보하기 어려운 경우에는 충분한 성능의 딥 러닝 모델을 학습시키기 어렵습니다. 마지막으로 인지적 관점에서 볼 때, 사람은 한두 장의 이미지를 보고도 이를.. 더보기 이전 1 다음
