노이즈는 이미지나 비디오에서 원하지 않거나 관련성이 없는 정보를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 센서 노이즈, 압축 아티팩트, 조명 조건 및 반사와 같은 환경적 요인을 포함한 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 노이즈는 이미지나 비디오의 품질과 선명도를 심각하게 떨어뜨릴 수 있으며, 이미지 콘텐츠를 정확하게 분석하거나 해석하는 것을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.

파노라마 분할은 이미지나 비디오를 여러 객체와 그에 해당하는 부분으로 분할하고 각 픽셀에 해당 클래스를 레이블링하는 컴퓨터 비전 작업입니다.

머신 러닝에서 2종 오류(거짓 부정이라고도 함)는 모델이 실제로는 존재하는 특정 조건이나 속성이 존재하지 않는다고 잘못 예측할 때 발생합니다.

머신 러닝에서 1종 오류는 거짓 양성(FP)이라고도 하며, 모델이 실제로는 그렇지 않은 조건이나 속성의 존재를 잘못 예측할 때 발생합니다.

사전 학습된 모델은 대규모 데이터 세트에서 학습된 머신 러닝(ML) 모델로, 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 사전 학습된 모델은 종종 ML 모델을 개발하기 위한 시작점으로 사용됩니다. 이는 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 초기 가중치와 편향 세트를 제공합니다.

모델 정밀도는 모델 정확도라고도 하며, 머신 러닝(ML) 모델이 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 능력을 측정한 것입니다. 이는 ML 모델의 성능을 평가하는 일반적인 지표이며, 다양한 모델의 성능을 비교하거나 주어진 작업에 대한 특정 모델의 효율성을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

수치 해석이라고 하는 수학 분야에서 다항식 보간은 다항식을 사용하여 주어진 데이터 집합을 보간하는 과정입니다. 다시 말해, 주어진 데이터 집합(샘플링에서 얻은 데이터 등)에 대해 목표는 이러한 데이터 포인트를 통과하는 다항식을 찾는 것입니다.

머신 러닝(ML) 분야에서 보간은 알려진 데이터 포인트 사이의 포인트에서 함수 또는 데이터 세트의 값을 추정하는 프로세스입니다. 보간은 종종 데이터 집합에서 누락된 값을 채우거나 데이터의 노이즈나 불규칙성을 제거하는 데 사용됩니다.

머신 러닝(ML)에서 학습률은 학습 중에 모델 매개변수를 업데이트하기 위한 단계 크기를 결정하는 하이퍼 매개변수입니다.

키포인트는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 일반적인 개념입니다. 주요 포인트는 이미지나 비디오에서 독특하거나 두드러지는 지점으로, 장면 속의 물체나 특징을 식별, 설명 또는 일치시키는 데 사용할 수 있습니다.

평균 평균 정밀도(mAP)는 머신 러닝의 객체 감지 작업에서 널리 사용되는 성능 지표입니다.

머신 러닝(ML)의 수명 주기는 실제 문제를 해결하기 위해 ML 모델을 개발하고 배포하는 프로세스입니다. 일반적으로 데이터 준비, 모델 학습 및 평가, 모델 배포, 모델 모니터링, 유지 관리를 포함한 일련의 단계가 포함됩니다.

머신 러닝(ML) 분야에서 라벨링 오류는 데이터 세트의 예제에 잘못되거나 부정확한 라벨이 할당되는 것을 말합니다.

컴퓨터 비전에서 레이블은 이미지나 비디오에서 객체나 관심 영역에 할당된 텍스트 또는 숫자 주석입니다.

IOU(Intersection over Union)는 주석, 분할 및 객체 감지 알고리즘의 정확도를 평가하는 데 사용되는 성능 지표입니다. 예측된 경계 상자 또는 분할된 영역과 데이터 세트의 기준 경계 상자 또는 주석이 달린 영역 간의 중복을 정량화합니다.

인스턴스 분할은 이미지에서 개별 객체를 식별하고 분할하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 의미적 의미(예: 도로, 하늘, 사람)를 기준으로 픽셀을 그룹화하는 의미적 분할과 달리 인스턴스 분할은 동일한 객체 클래스의 여러 인스턴스를 구별합니다.

컴퓨터 비전에서 회색조 이미지는 전체 스펙트럼이 아닌 다양한 회색조 음영을 사용하여 장면이나 객체를 표현합니다. 회색조 이미지는 일반적으로 풀 컬러 이미지를 단일 채널 이미지로 변환하여 생성됩니다. 여기서 각 픽셀의 강도는 0(검정색)에서 255(흰색) 사이의 단일 값으로 표현됩니다.

머신 러닝에서 특징은 모델을 학습하는 데 사용되는 입력 변수 또는 속성입니다. 이러한 특징은 분석되는 데이터의 특성이나 속성을 나타내며 모델에서 예측이나 분류를 수행하는 데 사용됩니다.

초당 프레임 수(fps)는 비디오나 애니메이션의 1초에 몇 개의 정지 이미지나 프레임이 표시되는지를 측정하는 단위입니다.

HITL은 개인(또는 팀)이 알고리즘으로 생성된 시스템(예: 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 인공 지능)과 상호 작용하는 반복적 피드백 프로세스입니다.

머신 러닝에서 하이퍼파라미터는 학습 과정을 제어하기 위해 미리 주어진 매개변수입니다. 다른 매개변수(예: 노드 가중치)의 값은 학습을 통해 얻어집니다.

컴퓨터 비전 측면에서 확산 모델은 이미지 노이즈 제거, 인페인팅, 초고해상도, 이미지 생성을 포함한 다양한 작업에 적용될 수 있습니다.

딥러닝 분야에서 Ground Truth(일반적으로 영어로는 '기본 진실' 또는 중국어로는 '벤치마크 진실'을 의미하며, 간단히 말해 실제 값을 의미함)는 모델을 훈련하고 평가하는 데 사용되는 정확한 레이블이나 데이터를 말합니다.

이미지 주석은 이미지에 메타데이터나 이미지 콘텐츠에 대한 추가 정보를 태그하거나 주석을 다는 과정입니다.

노이즈는 이미지나 비디오에서 원하지 않거나 관련성이 없는 정보를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 센서 노이즈, 압축 아티팩트, 조명 조건 및 반사와 같은 환경적 요인을 포함한 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다. 노이즈는 이미지나 비디오의 품질과 선명도를 심각하게 떨어뜨릴 수 있으며, 이미지 콘텐츠를 정확하게 분석하거나 해석하는 것을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.

파노라마 분할은 이미지나 비디오를 여러 객체와 그에 해당하는 부분으로 분할하고 각 픽셀에 해당 클래스를 레이블링하는 컴퓨터 비전 작업입니다.

머신 러닝에서 2종 오류(거짓 부정이라고도 함)는 모델이 실제로는 존재하는 특정 조건이나 속성이 존재하지 않는다고 잘못 예측할 때 발생합니다.

머신 러닝에서 1종 오류는 거짓 양성(FP)이라고도 하며, 모델이 실제로는 그렇지 않은 조건이나 속성의 존재를 잘못 예측할 때 발생합니다.

사전 학습된 모델은 대규모 데이터 세트에서 학습된 머신 러닝(ML) 모델로, 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 사전 학습된 모델은 종종 ML 모델을 개발하기 위한 시작점으로 사용됩니다. 이는 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 초기 가중치와 편향 세트를 제공합니다.

모델 정밀도는 모델 정확도라고도 하며, 머신 러닝(ML) 모델이 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 능력을 측정한 것입니다. 이는 ML 모델의 성능을 평가하는 일반적인 지표이며, 다양한 모델의 성능을 비교하거나 주어진 작업에 대한 특정 모델의 효율성을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

수치 해석이라고 하는 수학 분야에서 다항식 보간은 다항식을 사용하여 주어진 데이터 집합을 보간하는 과정입니다. 다시 말해, 주어진 데이터 집합(샘플링에서 얻은 데이터 등)에 대해 목표는 이러한 데이터 포인트를 통과하는 다항식을 찾는 것입니다.

머신 러닝(ML) 분야에서 보간은 알려진 데이터 포인트 사이의 포인트에서 함수 또는 데이터 세트의 값을 추정하는 프로세스입니다. 보간은 종종 데이터 집합에서 누락된 값을 채우거나 데이터의 노이즈나 불규칙성을 제거하는 데 사용됩니다.

머신 러닝(ML)에서 학습률은 학습 중에 모델 매개변수를 업데이트하기 위한 단계 크기를 결정하는 하이퍼 매개변수입니다.

키포인트는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 일반적인 개념입니다. 주요 포인트는 이미지나 비디오에서 독특하거나 두드러지는 지점으로, 장면 속의 물체나 특징을 식별, 설명 또는 일치시키는 데 사용할 수 있습니다.

평균 평균 정밀도(mAP)는 머신 러닝의 객체 감지 작업에서 널리 사용되는 성능 지표입니다.

머신 러닝(ML)의 수명 주기는 실제 문제를 해결하기 위해 ML 모델을 개발하고 배포하는 프로세스입니다. 일반적으로 데이터 준비, 모델 학습 및 평가, 모델 배포, 모델 모니터링, 유지 관리를 포함한 일련의 단계가 포함됩니다.

머신 러닝(ML) 분야에서 라벨링 오류는 데이터 세트의 예제에 잘못되거나 부정확한 라벨이 할당되는 것을 말합니다.

컴퓨터 비전에서 레이블은 이미지나 비디오에서 객체나 관심 영역에 할당된 텍스트 또는 숫자 주석입니다.

IOU(Intersection over Union)는 주석, 분할 및 객체 감지 알고리즘의 정확도를 평가하는 데 사용되는 성능 지표입니다. 예측된 경계 상자 또는 분할된 영역과 데이터 세트의 기준 경계 상자 또는 주석이 달린 영역 간의 중복을 정량화합니다.

인스턴스 분할은 이미지에서 개별 객체를 식별하고 분할하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 의미적 의미(예: 도로, 하늘, 사람)를 기준으로 픽셀을 그룹화하는 의미적 분할과 달리 인스턴스 분할은 동일한 객체 클래스의 여러 인스턴스를 구별합니다.

컴퓨터 비전에서 회색조 이미지는 전체 스펙트럼이 아닌 다양한 회색조 음영을 사용하여 장면이나 객체를 표현합니다. 회색조 이미지는 일반적으로 풀 컬러 이미지를 단일 채널 이미지로 변환하여 생성됩니다. 여기서 각 픽셀의 강도는 0(검정색)에서 255(흰색) 사이의 단일 값으로 표현됩니다.

머신 러닝에서 특징은 모델을 학습하는 데 사용되는 입력 변수 또는 속성입니다. 이러한 특징은 분석되는 데이터의 특성이나 속성을 나타내며 모델에서 예측이나 분류를 수행하는 데 사용됩니다.

초당 프레임 수(fps)는 비디오나 애니메이션의 1초에 몇 개의 정지 이미지나 프레임이 표시되는지를 측정하는 단위입니다.

HITL은 개인(또는 팀)이 알고리즘으로 생성된 시스템(예: 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 인공 지능)과 상호 작용하는 반복적 피드백 프로세스입니다.

머신 러닝에서 하이퍼파라미터는 학습 과정을 제어하기 위해 미리 주어진 매개변수입니다. 다른 매개변수(예: 노드 가중치)의 값은 학습을 통해 얻어집니다.

컴퓨터 비전 측면에서 확산 모델은 이미지 노이즈 제거, 인페인팅, 초고해상도, 이미지 생성을 포함한 다양한 작업에 적용될 수 있습니다.

딥러닝 분야에서 Ground Truth(일반적으로 영어로는 '기본 진실' 또는 중국어로는 '벤치마크 진실'을 의미하며, 간단히 말해 실제 값을 의미함)는 모델을 훈련하고 평가하는 데 사용되는 정확한 레이블이나 데이터를 말합니다.

이미지 주석은 이미지에 메타데이터나 이미지 콘텐츠에 대한 추가 정보를 태그하거나 주석을 다는 과정입니다.