![](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FcMJArM%2FbtsDEkMPWDC%2FOxWE6nAFQNKZF6IAeAAr31%2Fimg.png)
기존의 이미지 분류 프로세스 Image → Classify → Result (물체의 종류) 한계점 카메라 각도의 변환 조명 문제 배경과 물체가 제대로 구분되지 않는 경우 폐색: 물체가 다른 사물에 제대로 가려져서 보이지 않는 경우 CNN 이전의 이미지 분류 방법 Image → Find Edge → Find Corner → Result Data driven approach 데이터 수집 수집한 데이터를 위한 분류기 개발 테스트 셋에서의 검증 Distance metric to compare images L1 Distance 좌표계에 따라서 거리 값이 달라질 수 있음 각각의 벡터가 특징을 가지고 있을 때 사용 L2 Distance 특정 벡터가 일반적이고 요소들간의 실질적인 의미를 살 모를 때 사용 Setting..