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