이미지 분류 문제에 대한 인간과 AI의 성능 비교 분석
Imagenet-1K(1000개 클래스 이미지 분류 문제)는 CNN의 발전과 더불어 수많은 최적화가 이루어져온 Task입니다. 딥러닝 시대의 개막을 알린 AlexNet의 TOP-5 에러는 약 17%인데, 이 당시 기존 최고 기술(SIFT+FV)의 TOP-5 에러가 약 26%였던…
Imagenet-1K(1000개 클래스 이미지 분류 문제)는 CNN의 발전과 더불어 수많은 최적화가 이루어져온 Task입니다. 딥러닝 시대의 개막을 알린 AlexNet의 TOP-5 에러는 약 17%인데, 이 당시 기존 최고 기술(SIFT+FV)의 TOP-5 에러가 약 26%였던…