본문 바로가기

전체 글

(146)
데이터 경로(1) 데이터 경로 -CPU가 명령어 실행을 위해 데이터를 경유시키는 경로 -단일 사이클 방식: 한 명령어당 한 사이클(하드웨어 1번씩만 사용가능) -다중 사이클 방식: 한 명령어에 여러개의 사이클(하드웨어 한번이상 사용가능) 단일 사이클 방식 -R형식(1): addi $rd, $rs, $rt // $rd
prewitt, sobel, canny 구현(python) 학습한 prewitt, sobel, canny에 대해 python으로 구현을 해봅시다. Code import cv2 import time import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt def padding(img, n): x, y = img.shape # original image size padding_img = np.zeros((x+2*n, y+2*n)) # consider up,down,left,right padding_img[n:x+n, n:y+n] = img # zero padding return padding_img def edge_detection(img, mask1, mask2, threshold): img = pa..
Gradient descent algorithm Gradient descent algorithm -Cost 함수 최소화하는 Weight값 찾기 -산의 경사면을 따라 내려가는 모습
Edge Detection Prewitt -1차 미분을 활용 -1 0 1 -1 0 1 -1 0 1 Sobel -Prewit에서 가운데 값에 가중치를 줌 -1 0 1 -2 0 2 -1 0 1 2D Laplacian filter -Zero Crossing (Threshold가 0이면 편함) -2차 미분활용 -오류를 줄이기 위해 Gaussian Filter 적용후 사용(LOG) 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 Canny edge -소벨로 edge strength와 orientation 결정후 알고리즘 적용 -Robust, systemic Hough Transform(허프 변환) -Transform x,y domain to a,b domain(y = ax + b) -한점은 다른 관점의 좌표계에서 직선에 대응 -> 직선 또는 곡선들의 교..
덱(Deque) 덱은 무엇인가? -양쪽 끝에서 삽입과 삭제가 가능한 자료구조 덱의 성질은? 원소의 추가가 O(1) 원소의 제거가 O(1) 제일 앞뒤의 원소 확인이 O(1) 제일 앞뒤가 아닌 나머지 원소들의 확인/변경이 원칙적으로 불가능 덱의 용도는? -배열을 써야하는데 앞/뒤가 모두 중요할때 STL deque deq; deq.push_front(1); // 1 deq.push_back(5); // 1 5 deq.push_front(2); // 2 1 5 for(auto x : deq) cout
전통적 동기화 예제 Producer and Consumer problem(생산자 소비자 문제) -생산자가 데이터를 생산하면 소비자는 그것을 소비 -유한 버퍼 문제(Bounded Buffer problem) -상호 배타 문제: 세마포 1개로 해결(mutual) -Busy wait(e.g. CPU가 while문을 계속돌림): 세마포 2개로 해결(empty, full) Readers - Writers problem -공유 데이터 베이스 접근 -Reader는 값을 변경하지 않으니 임계구역에 여러개를 허용(cf. Writer는 상호배타로 한개만 접근해야함) Dining Philosopher problem -교착상태(Deadlock) 발생하여 기아(Starvation) 교착상태 필요조건(4가지 만족하면 발생할 가능성이 있음) -Mut..
Linear regression(선형 회귀) Linear regression -일반적으로 선형적 식(Hypothesis)이 예측에 많이 쓰임 -Cost(Loss) Function: 예측한 식과 실제값의 차이를 나타낸식 -Cost 값을 최소로 하는 Weight,bias값을 찾음
Interpolation Forward Mapping -인풋의 모든 지점에 대해 아웃풋을 매칭 -아웃풋 영상이 정수좌표가 아니라서 실패하거나 어떤 지점은 채워지지 않음 → Hole 발생 Backward(Inverse) Mapping -아웃풋의 모든 지점에 대해 인풋을 매칭 -마찬가지로 Hole이 발생하나 Interpolation 알고리즘으로 해결가능(따라서 무조건 Backward로 사용) Interpolation(보간법) -Nearest neighbor(NN) interpolation: 가장 가까운것으로 round -Bilinear interploation: 일차식의 직선형태로 추정 -Bicubic interploation: 3차식의 곡선형태로 추정