[네이버 부스트 캠프] AI-Tech - Lv2 week1(3)

학습기록 - 28

오늘 할 일

• Image Classification (Augmentation)
• 필수 과제 2 정리

1. 강의 복습 내용

• Further Q1)
  Quickdraw dataset은 상당히 얇은 선의 이미지들로 이루어졌습니다. 이런 경우, blur augmentation을 적용해 이미지를 넓게 만들어주는 것이 성능 향상에 도움이 될 수 있습니다. 왜 blur augmentation이 모델 성능 향상에 도움이 되는지 생각해보세요.

Blur의 기본적인 원리

3X3 kernel을 이용해서 주변 픽셀들의 평균 값을 이용해서 convolution 연산을 수행

링크 참고 유튜브

선으로 만들어진 이미지가 확장되는 것은 픽셀 값이 0이던 바탕에 픽셀 값이 채워지게 된다. -> 파라미터 값이 더 많아지게 된다.

2. 고민 내용, 결과 (과제 수행 과정, 결과물 정리)

과제

3. 피어세션 정리

4. 학습 회고

• 과제에 대한 실험을 만땅으로 했는데 , 정리를 제대로 하지 못해서 아쉬움,, 요즘 나태해지는게 자꾸 느껴진다. 다시 힘조 힘 !!