딥러닝50 [개인]R-CNN 을 이용한 BCCD type 구분 -(0) 서론, 데이터 셋 소개 R-CNN 논문 리뷰는 지난 포스팅을 참고하길 바란다: https://hyelimkungkung.tistory.com/25 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 늘 느끼는 거지만... 말로 이해한 걸 표현하는 건 너무 어렵다 말로 느끼는 걸 표현하는 건 쉬운데 이해한 걸 표현하기는 어.. hyelimkungkung.tistory.com 프로젝트 개요 (0) 서론, 데이터 셋 소개: https://hyelimkungkung.tistory.com/27 (1) .. 2021. 6. 22. [Object Detection] R-CNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 늘 느끼는 거지만... 말로 이해한 걸 표현하는 건 너무 어렵다 말로 느끼는 걸 표현하는 건 쉬운데 이해한 걸 표현하기는 어렵다 특히 전문 용어가 많고 왁왁 그런 경우에는 저번 포스팅을 올린지로 벌써 한 달... 다들 내가 이제 블로그 안 하는 줄 알겠지?? 하지만 이 논문은 정말 갑자기 난이도가 뛴 기분이라 한 달 걸렸대도 이상할 게 없다.... 저번 포스팅한 AlexNet은 그 용도가 image classification에 있다. 즉 주어진 이미지가 있으면 아! 이건 초콜렛(먹고 싶어서 그렇다)아! 이건 우쿨렐레(치고 싶어서 그렇다)를 구분해주는 데 그 역할.. 2021. 6. 5. [Classification] Alexnet ImageNet Classification with Deep Neural Networks 알렉스 넷은 ImageNet LSVRC-2010이라는 이미지 분류 대회에서 획기적으로 오류율을 낮춰 모두의 주목을 받았던 모델이다. 딥러닝을 성공적으로 활용했다고 평가받는 알렉스 넷에 대해서 며칠동안... 계속 봐서 쭈글쭈글 해진 공부한 내용을 포스팅 하도록 하겠다.. 논문 제목을 검색하면 바로 볼 수 있다. 본 논문이 나온 시점은 바야흐로 2012년.. 초5 무렵이다 # 1. Introduction (논문 전체의 요약을 담고 있다 보통 서론은 그렇게 안 쓰지 않나?) 많은 고해상도 이미지를 분류하기 위해서는 그만큼 큰 학습을 수용할 수 있는 모델이 필요함= > 그래서 CNN 활용함 ($\because$ 앞 포스팅에.. 2021. 5. 6. [개인]합성곱 신경망을 통한 이미지 분류 아래의 자료를 참고하였습니다 github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch/blob/master/lab-10_4_2_ImageFolder_2.ipynb deeplearningzerotoall/PyTorch Deep Learning Zero to All - Pytorch. Contribute to deeplearningzerotoall/PyTorch development by creating an account on GitHub. github.com 실은 이번 챕터는 customize한 데이터를 가지고 이미지 분류를 하는 거였다. 있는 데이터 셋으로 하는 건 별로 재미가 없을 것 같아서 새로 만들어보았다. 혼자 여기저기 잘 놀러다니는 편이라, 이번주에는 어린이 대공원을 갔다왔다... 2021. 4. 26. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 다음
