CNN 2

[Object Detection] 개념 정리

Object Detection이란? Object Detection이 무엇인지 정확히 알기 위해서는 Classification과 Localization에 대해서 먼저 알아야 합니다. Classification Classification이란 입력으로 들어온 이미지 안의 객체(object)의 종류(이를 class라고 합니다.)를 구분하는 것을 말합니다. 가령 아래 그림과 같은 강아지 이미지가 입력으로 들어올 때 이미지 안의 객체가 고양이, 강아지, 말 class 중 어떤 class에 속하는지 분류하는 것을 뜻합니다. Localization Localization은 주어진 이미지 안의 객체가 어느 위치에 있는지 위치 정보를 출력해줍니다. 객체의 위치 정보는 주로 Bounding Box(객체를 둘러싼 네모)로 표..

[강화학습] 15 - 브레이크아웃과 CNN

개요 지금까지 저희는 그리드월드와 카트폴과 같은 간단한 예제에 강화학습 알고리즘을 적용해봤습니다. 이 두 예제는 간단하며 인공신경망의 입력으로 사용된 상태 공간도 작았습니다. 하지만 다소 복잡하고 상태 공간이 큰 게임 화면으로부터도 에이전트는 잘 학습할 수 있을까요? 이번 포스팅부터 저희는 아타리 사의 브레이크아웃이라는 게임에서 DQN과 A3C 알고리즘을 적용해보면서 에이전트가 게임화면으로부터 어떻게 학습하는지 알아보도록 하겠습니다. 아타리: 브레이크아웃 브레이크아웃은 아타리라는 미국 게임 회사에서 만든 벽돌 깨기 게임입니다. 이 고전 게임은 2013년에 다시 유명해지게 되는데, 바로 알파고를 만든 회사로 알려진 딥마인드에서 강화학습을 통해 이 브레이크아웃 게임을 학습시켰기 때문입니다. 이때 딥마인드가 ..