끄적

SIFT features

물체 전체를 매칭

Spatial Pyramid Matching - 이미지들의 특징들이 이 장면이어떤 종류인지 단서를 줄 수 있다. Support Vector Algorithm 적용

 

Image Classification Pipeline

 

assume given set of discrete labels 

{dog, cat, truck, plane}

Problem: Semantic gap  --> pixel wise

Challenges: Deformation, Occlusion, Background clutter, Intraclass variation

 

image classifier 

ex) def predic(image):

     return class_label

test image 1, 50000 training image L1 distance calc

 

L1 dstance, L2 distance

 

 

k-Nearest Neighbor 

 

K개의 가장가까운 이미지들을 찾고 다수결로 voting 가장 많은것의 이미지 label을 선택.

그냥 Nearest 보다 성능이 좋다고 알려짐.

 

non parameter(nearest neighbor)

parameter(W)