전통적 객체 탐지·추적
템플릿·코너·컨투어·옵티컬 플로우 등 전통 CV 탐지/추적을 언제 쓰고 언제 포기할지 기준 정리
okorion
OpenCV 비디오 처리
프레임 스트림 관점에서 루프 설계·FPS·지연·드롭을 관리하는 안정적 비디오 파이프라인
OpenCV 이미지 처리 연산
목적별로 픽셀·영역·통계 연산을 선택하고 전처리 파이프라인을 설계하는 실전 기준
NumPy로 이미지 데이터의 본질 이해하기
shape·dtype·range로 이미지 배열을 이해하고 OpenCV 전처리 버그를 예방하는 핵심 가이드
추천 시스템의 두 갈래:
RBM/에너지 기반과 Stacked AutoEncoder 관점으로 추천 시스템 행렬 복원 접근을 비교 정리
SOM으로 이상치·클러스터를 시각화해 사기 탐지로 연결하는 사고법
SOM으로 비지도 데이터 구조를 시각화하고 이상치·사기 탐지 후보를 좁히는 사고법 정리
RNN 구현 실전: 윈도잉, 정규화, 학습·평가, 롤링 예측까지
윈도잉·정규화·롤링 평가로 시계열 RNN을 안전하게 구현하는 데이터 설계 중심 가이드
RNN/LSTM 직관: hidden state, 시퀀스, vanishing gradient를 ‘왜’로부터 이해하기
hidden state와 시퀀스 의존성, vanishing gradient, LSTM 게이트 직관으로 RNN을 이해
CNN 구현 실전: 데이터 파이프라인과 학습 안정화
증강·정규화·전이학습 중심으로 CNN 데이터 파이프라인과 과적합 제어 전략을 정리
CNN 직관: 컨볼루션이 왜 강한지, 계층별로 무엇을 뽑는지
컨볼루션·파라미터 공유·계층별 특징 추출로 CNN이 이미지를 다루는 원리를 직관적으로 정리