Computer Vision Summary | 컴퓨터 비전 총정리 -2
11. Homography, Affine warping Affine transformation은 직선, 길이(거리)의 비, 평행성(parallelism)을 보존하는 변환이며 그 일반 식은 다음과 같고, homogeneous 형태로 표현한 식은 그 오른쪽에 나타냈다. 즉, Affine 변환은 회전, 평행이동, 스케일 뿐만 아니라 shearing, reflection까지 포함한 변환이다. Affine 변환의 자유도는 6이고, 3쌍의 매칭 쌍이 있으면 affine 변환을 유일하게 결정할 수 있다. 임의의 세 점 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3)를 (x1’ y1’), (x2’, y2’), (x3’, y3’)로 매핑시키는 affine 변환은 위의 식을 전개하여 a,b,c,d,e,f 에 대해 묶은..
2021. 6. 30.
Deep Learning | Linear regression(선형 회귀 모델 구현)
Linear regression 선형 회귀 모델 구현. 선형 회귀란? = 주어진 x와 y의 값을 가지고 서로 간의 관계를 파악하는 것. 새로운 x 값이 주어졌을 때, y값을 예측 하는 것. x_data = [1,2,3] y_data = [1,2,3] 이라고 하자. X와 y의 상관 관계를 설명하기 위한 변수를 -1.0부터 1.0까지 균등분포 uniform distribution을 가진 무작위 값으로 초기화 한다. W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) b = tf.variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) 자료를 입력받을 플레이스 홀더를 설정한다. X = tf.placeholder(tf.float32, name = ”X..
2021. 6. 17.
