Unfazed❗️🎯

Key terms Y = f(x1, x2, x3) - want to improve sales (Y) of a product -> Y: output variable, dependent variable -control adveritsing budgets : sns(x1), streaming(x2), flier(x3) ->x1, x2, x3 : input variables, independent variables, predictors Key questions 1) What is the relationship between x1, x2, x3 and Y? -> learning 2) How accurately can we predict Y from x1, x2, x3? -> prediction data -- (l..

14장 지역 특징점 검출과 매칭 435p. 1. 16개의 픽셀 값들을 활용하는 코너 검출 방법 FAST 코너 검출 방법 코너 검출 기준: 영상의 모든 픽셀에서 픽셀을 둘러싸고 있는 16개의 주변 픽셀과 밝기를 비교하여 코너 여부를 판별. 점 p가 코너인지 판별하기 위해 p점 주변 1~16번 픽셀과의 밝기를 비교 만약 점 p보다 충분히 밝거나 어두운 픽셀이 9개 이상 연속으로 존재한다면 코너로 정의. 다른 코너 검출 기법과 비교했을때 특징 : 장점 :단순한 픽셀 값 비교 방법을 통해 코너를 검출하기 때문에 연산속도가 빠르다. 단점 : 특정 코너 점 주변 픽셀들도 함께 코너로 검출하는 경우가 잦음 => 비최대 억제 작업 추가 수행 비최대 억제 : 코너 점수 = (점 p - 주변 16개 점 각 픽셀값) 인접한..