전체 글83 [Generation]GAN - 2부 https://hyelimkungkung.tistory.com/41?category=935163 [Generation]Generative Adversarial Nets 우왕! 이번엔 새로운 분야 이미지 생성이다! 하지만 난 그닥 흥미가 가지 않는다. 정말 재밌고 놀라운 걸 할 수 있는 분야인 건 확실한데........약간 그거다 불쾌한 골짜기..무서워....... 그리고 사 hyelimkungkung.tistory.com [수학적 증명을 더 자세히 보자] 이 GAN 모델은 수학적 증명이 꽤 간단하게 나와있다. 머리를 데굴데굴 굴려서 무슨 말인지 이해해보자. 기본적으로 GAN 모델이 어떻게 굴러가는지는 알고 있다고 치겠다. 4.1 global optimality of $p_{g} = p_{data}$ Ge.. 2022. 8. 9. [카카오]실패율 [문제] https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42889 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr [생각거리] 분모가 0일 경우! [코드] def solution(N, stages): count = [0] * (N+1) for i in stages: count[i-1] += 1 answer = [] for i in range(0,N): if sum(count[i:])!=0: value = count[i]/sum(count[i:]) else: value = 0 answer.append(.. 2022. 8. 7. [Instance Segmentation] Mask R-CNN Mask R-CNN 제목이 제일 심플하네 1. Abstract 다들 본인 분야가 제일 챌린징하다고 말하더라 Instance segmentation은 다른 부분에 비해서 조금 challenging 하다. 1) object detection 별로 개별 object 에 대해서 판단을 해야할 뿐 아니라 2) semantic segmentation 처럼 각 픽셀별로 object 에 대한 판단을 해야 하기 때문이다. 어떻게 보면 이 두 분야를 섞은 게 instance segmentation이라고 할 수 있다. 그래서 복잡해보일 수 있는 이 문제를, 본 논문에서는 쉽게 접근하고자 했다. Faster R-CNN의 확장판 같은 느낌으로 만들었는데, 기존에 존재하던 classification과 bbox regression.. 2022. 8. 1. [Object Detection] Faster R-CNN 예전에 쓰다가 지웠는데 그러지 말껄.. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Network 이 논문의 주요 관심사는 어떻게 하면 region proposal 단계의 시간을 절약할 수 있을까! Fast R-CNN의 경우 "region proposal" 에 소요되는 시간을 제외하면 실시간에 사용할 수 있을만큼 빨리 훈련할 수 있다고 한다. 하지만 test-time 에는 반드시 "region proposal" 단계를 겪어야 하므로 사실상 실시간으로는 사용하지 못한다는 한계가 있다. 그래서 Faster R-CNN 에서는 region proposal 단계의 소요 시간을 줄이고 나아가서 이 과정 역시 convolution lay.. 2022. 7. 27. 이전 1 2 3 4 5 ··· 21 다음
