SteadySeller 블로그

입문 Visual-SLAM 14강을 공부하고 강의마다 중요한 것을 필기하는 용도로 포스팅할 예정입니다. 1강은 책을 이용하는 방법, 소스 코드 위치, 코드 스타일, 예상 독자등을 적어놨습니다. 대충 훑어보고 넘어갔습니다. 2강은 간략하게 slam이 뭔지 단안 카메라/ 양안 카메라, 깊이 카메라의 salm방법에 대해 소개하고, slam의 프레임워크에 대해서 알려줬습니다.  단안 카메라 카메라 하나만 사용하는 것을 monocular slam이라함. 단안 카메라에서 하나의 이미지에서 물체들의 거리를 알 수 없음. z 축이 없기 때문, 3차원 구조를 복원하려면 화각을 변경해야 함. slam에서도 같은 원리 적용. 멀리 떨어진 물체는 움직이면 빠르게 움직이고, 가까운 물체는 천천히 움직임. 움직임 시차를 이용  ..

PCA(Principal Component Analysis)는 데이터 분석에서 중요한 기법 중 하나로, 다차원 데이터를 저 차원으로 변환되는 데 사용된다. 머신 러닝, 데이터마이닝, 통계 분석, 노이즈 제거, 이상 탐지와 같은 다양한 분야에서 활용된다. 이번 포스팅에서는 PCA 개념과 이를 통한 이상 탐지 방식에 대해 알아보겠습니다.  PCA란? PCA는 데이터의 주요 특성을 유지하면서 차원을 축소함으로써 다차원의 데이터를 처리하는데 발생하는 비용을 감소시키는 방법입니다. 차원을 감소시켜서 노이즈를 제거할 수 있고, 데이터 간의 상관관계를 명확히 할 수 있습니다.  PCA는 데이터의 분산을 가장 잘 표현할 수 있는 저 차원을 찾아내는 것인데,  우선 데이터를 표준화하고, 그다음 데이터의 분산을 가장 잘 ..

anomaly detection을 공부하기 위해서 anomaly detection에는 어떠한 종류가 있는지 확인을 해 보았다.  youtube에 Deep learning for Anomaly Detection: A Review 논문에 대한 영상이 있어서, back ground부분을 참고하여 작성하였다.  anomaly detection 개념 - data 중 정상과 불량을 구분하여 불량을 감지하고 식별하는 방법론 - 대다수의 데이터와 다른 특성을 가지는 데이터를 이상치라고 함    data label 유무에 따른 이상 탐지 방법론 1. 지도학습 방법론 - label을 가진 정상과 이상 데이터를 이용하여 classification 작업을 수행 - 정상과 이상의 데이터 imbalance 문제로 모델 성능 떨어..