SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING, Alex Bewley et al., 2017을 읽고 요약한 글입니다. ⏹️ Abstract 본 논문은 온라인 및 실시간 응용 프로그램에 대해 객체를 효율적으로 연결하는 것이 중점인 다중 객체 추적(MOT)에 대한 실용적인 접근 방식을 탐구한다. 이를 위해 detection quality는 tracking 성능에 영향을 미치는 핵심 요소로, detector를 변경하면 tracking을 최대 18.9%까지 개선할 수 있다. track 구성 요소에 칼만 필터와 헝가리안 알고리즘과 같은 기본적인 조합만 사용했음에도 불구하고, 이 접근 방식은 최첨단 온라인 tracker에 맞먹는 정확도를 달성한다. 또한 tracking 방법이 간단하기 때문에 tr..
sciPy와 Toolkit을 합쳐서 만들어진 사이킷런(Scikit-Learn)은 파이썬 기반 머신러닝용 라이브러리이다. 사이킷런을 이용하면 머신러닝 알고리즘을 구현할 수 있다. 먼저, 사이킷런에서 제공하는 데이터셋은 특성행렬(Feature Matrix)과 타겟벡터(Target Vector)로 NumPy의 ndarray, Pandas의 DataFrame, SciPy의 Sparse Matrix를 이용해 나타낼 수 있다. 특성행렬은 입력 데이터를 의미하며 [n_samples, n_features] 형태의 2차원 배열 구조를 사용한다. (n_samples: 행의 개수(표본의 개수), n_features: 열의 개수(특성의 개수)) 특성행렬은 NumPy의 ndarray, Pandas의 DataFrame, SciP..
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 위의 그림과 같다. 인공지능이 가장 큰 범주이고 그 범주 안에 머신러닝과 딥러닝이 있다. 딥 러닝은 머신러닝의 범주에 포함이 된다. - 인공지능 사람이 직접 프로그래밍 한 내용이 아닌, 기계가 자체적으로 규칙 시스템을 구축하는 과학이다. - 머신러닝 데이터를 통해 스스로 학습하는 방법론이다. 머신러닝은 데이터를 분석하고 데이터 내의 패턴을 파악하여 학습을 한다. 학습한 내용을 토대로 판단과 예측을 한다. - 딥러닝 딥러닝은 학습하는 모델의 형태가 신경망인 방법론이다. 아직까지도 딥러닝 보다는 머신러닝이 더 많이 활용되기도 한다. > 딥러닝 vs 머신러닝 연결주의 신경망과 함수, 모델
