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파이썬 코드결과 화면 GrabCut 알고리즘에서 반복 횟수의 역할: 40 번째 줄의 grabCut 메서드의 6번째 매개변수는 물체 및 배경을 추정하기 위해 반복적으로 알고리즘이 실행되는 횟수를 의미한다. GrabCut 반복 횟수 조정에 따른 성능 변화: 5 → 1로 바꾼다면 알고리즘의 반복 횟수를 줄이는 것으로, 처리 시간이 줄어들어 grabCut 알고리즘이 더욱 빨리 수렴한다. 그러나 반복 횟수가 충분하지 않아 알고리즘이 물체와 배경을 정확히 구분하는 데에 필요한 충분한 정보를 수집하지 못하기에 결과가 덜 정확하게 분리되어 출력됨. 물체와 배경 경계가 흐리거나 일부 배경이 물체로 잘못 분류되는 등의 문제 발생할 수 있다.  Scharr 연산자를 이용한 에지 감지의 장점: Scharr 연산자는 이미지의 ..

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컴퓨터 비전 방법론규칙 기방 방법론 : 인간의 논리 체계를 바탕으로 데이터를 이해하는 방법 (6장 내용)기계 학습 방법론 : 획득한 데이터를 바탕으로 문제를 해결하는 방법신경망 모델 - 얕은 신경망, 깊은 신경망(딥러닝)*얕은 신경망 : 퍼셉트론 ~ 다층 퍼셉트론 ~ 깊은 다층 퍼셉트론 * 딥러닝 : 깊은 신경망 구조를 설계하고 학습하고 예측에 사용하는 기술 비신경망 모델모델 : 기계학습에서 부르는 함수학습 : 수집한 데이터로 방정식을 풀어 함수를 알아내는 일예측 : 학습된 모델로 결과를 계산하는 일 기계학습의 4단계 : 데이터 수집 → 모델 선택 → 학습 → 예측데이터 수집모델의 입력 : 특징 벡터   / 모델의 출력 : 참값, 레이블 회귀 문제 : 레이블이 연속적인 값분류 문제 : 레이블이 이산적인..