--- id: wiki-2026-0508-computer-vision title: Computer Vision category: 10_Wiki/Topics status: verified canonical_id: self aliases: [] duplicate_of: none source_trust_level: A confidence_score: 0.92 tags: [uncategorized] raw_sources: [] last_reinforced: 2026-05-08 github_commit: pending inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08) --- --- redirect_to: "[[데이터_사이언스_및_ML_엔지니어링]]" canonical_id: "wiki-2026-0507-029" --- # Redirect 이 문서는 Canonical 문서인 통합되었습니다. 모든 최신 지식과 세부 내용은 위 링크를 참조하십시오. ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary) > 컴퓨터 비전은 픽셀 입력을 의미 있는 객체·관계·맥락으로 변환하는 영역으로, CNN→Transformer 기반 모델 발전과 함께 분류·검출·세그멘테이션·생성의 4대 축으로 분화되어 왔다. ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content) **추출된 패턴:** 합성곱(CNN)이 공간적 지역성을, ViT가 글로벌 어텐션을 잡으면서 도메인별로 둘을 섞은 하이브리드(Swin, ConvNeXt)가 표준이 됨. **세부 내용:** - **분류(Classification)**: 이미지 → 단일 라벨. ImageNet 벤치마크가 생태계를 견인. - **검출(Detection)**: 객체 박스 + 라벨. 2-stage(R-CNN 계열) vs 1-stage(YOLO/SSD/DETR)의 트레이드오프. - **세그멘테이션(Segmentation)**: 픽셀 단위 라벨. Semantic / Instance / Panoptic 3단계. - **생성(Generation)**: GAN→Diffusion으로 패러다임 이동. SD/DALL·E/Imagen 등. - **자기지도(Self-supervised)**: SimCLR, MAE, DINO 같은 라벨 없이 표현 학습. ## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge) **언제 이 지식을 쓰는가:** - *(TODO)* **언제 쓰면 안 되는가:** - *(TODO)* ## 🧪 검증 상태 (Validation) - **정보 상태:** draft - **출처 신뢰도:** A - **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)* ## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check) - **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)* - **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화) - **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강. ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates) - **과거 데이터와의 충돌:** 없음 - **정책 변화:** 없음 ## 🔗 지식 연결 (Graph) - **Parent:** [[10_Wiki/Topics]] - **Related:** *(TODO: 최소 2개)* - **Opposite / Trade-off:** *(TODO)* - **Raw Source:** 직접 입력 ## 🕓 변경 이력 (Changelog) | 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 | |------|-----------|-----------|--------| | 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |