코딩공작소

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TP : True(정답) + Positive(True라고함) --> True라고했는데 맞은거 FP : False(오답) + Positive(True라고함) --> False안데 True라고함. TN : True(정답) + Negative(False라고함) --> False인데 False 라고함 FN : False(오답) + Negative(False라고함) --> True인데 False라고함. Precision : True라고 했는데 진짜 True인 비율 Recall : 진짜 True인것들중 내가 몇개나 True라고 했는지

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처음 차선인식을 하려고 했을 때, OpenCV를 통해서 접근했다. 이미지 처리는 처음 배우는 것이었기 때문에, 생소했다. opencv를 설치하고 여러 기본함수들을 실행해보고 , 차선인식에 필요한 가우시안필터, ROI, 그레이 스케줄, 허프변환 알고리즘등을 사용해 실행해보았다. 진행 중에, 딥러닝을 이용한 차선인식을 하기로 했고, LaneNet 네트워크를 이용해 차선인식을 하기로 했다. 본래 전방화면을 기준으로 인식하는 네트워크였다. 오픈소스이지만 이해하고 사용하기까지는 일주일정도 시간이 걸렸다. 딥러닝을 처음 다루는 경험이었기때문에, 어디서 훈련하고 실행하는지 어려움을 겪었다. 글을 계속 보고 코드들을 살펴보면서 어떤방식으로 코드가 진행되고 실행하는지 조금씩 이해하였다. 그리고 학습데이터를 어떻게 만들어..