전체 글119 Curriculum Vitae 2022. 4. 14. Ms office 영어-한글 이상하게 변환 / 영어 마지막 한 글자 사라짐 MS office 문제들 1. 영어-한글 이상하게 변환 https://pleasebetrue.tistory.com/820 오피스에서 갑자기 영어 입력이 이상해졌을 때? 2019.11.13 이 글이 이렇게 인기가 있을 줄은 상상도 못했네요. 혹시 컴퓨터 사용할 때 불편한 점이나 애러가 있으면 댓글로 알려주세요. 같이 해결해보죠. 어느 날, 갑자기 word 에서 글씨쓰는 게 달 pleasebetrue.tistory.com 2. 영어 마지막 한 글자 사라짐 현상 https://talkingaboutme.tistory.com/entry/Office-last-character-missing [Office] 영어 단어 마지막 글자가 없어지는 현상 회사에서도 그렇고, 집에서도 그런데 가끔 문서 작성하다보면 영어 단어.. 2022. 3. 29. GAN, Pix2Pix Latent Vector - 위 이미지처럼 pixel space에서 784차원의 이미지를 설명할 때, 좀 더 효율적인 방법으로 설명할 수 있는게 latent vector를 만드는것이다. - Manifold learning : 데이터가 manifold 안에서 잘 나누어져 있을 때 GAN - latent vector가 어떻게 압축되는건지, z가 노이즈를 만든다는데, 그걸로 어떻게 generate 한다는건지 모르겠다. C GAN DC GAN - 여기서는 conv layer를 사용하여 이미지 만드는 부분에서 좋은 성능을 냄. Pix2Pix - input : { image(pixel data), 실제 정답 이미지 } - output : 실제 정답 이미지와 비슷한 이미지 - Loss func : cGAN 에서 쓰인.. 2021. 11. 15. 읽어야 할 논문 1. Survey end to end (RL, SL) 2021. 10. 21. 딥러닝 layer마다 extract된 feature 시각화 하는법 https://gaussian37.github.io/dl-pytorch-observe/ Pytorch의 시각화 및 학습 현황 확인 gaussian37's blog gaussian37.github.io 2021. 10. 21. CPU를 많이 사용하여 딥러닝 학습속도 향상 https://jybaek.tistory.com/799 DataLoader num_workers에 대한 고찰 Pytorch에서 학습 데이터를 읽어오는 용도로 사용되는 DataLoader는 torch 라이브러리를 import만 하면 쉽게 사용할 수 있어서 흔히 공식처럼 잘 쓰고 있습니다. 다음과 같이 같이 사용할 수 있겠네요. fr jybaek.tistory.com 승태신이 알려주심 ㅠㅠ 2021. 10. 21. [Fast RCNN] https://blog.naver.com/laonple/220776743537 [Part Ⅴ. Best CNN Architecture] 8. ResNet [4], Fast-RCNN - 라온피플 아카데미 - Part I. Machine Learning Part V. Best CNN Architecture Part VII. Semantic Segmentat... blog.naver.com - ROI를 먼저 잡고, CNN을 돌리며, 그 ROI를 그대로 projection해서, 그 안에서 ROI pooling layer(SPP Net에서 한 pyramid와 같은 방식)를 적용한다. - 마지막에 classifying을 위한 softmax와, object class의 위치를 출력하기 위한 bbox(bounding .. 2021. 9. 23. [SPPNet] Spatial Pyramid Pooling (대충봄) SPPNet에서 나온 아이디어 - RCNN이 AlexNet을 이용하다 보니, 이미지 크기를 제한시켜야 한다는 단점이 있었다. - selective search를 통해 2000개의 후보 영역을 찾고, 그것을 224 224로 바꿔야 했는데, 그 과정에서 이미지 왜곡이 심해 정보가 많이 손상되었다. - SPPNet에서는, 이미지 크기는 그대로 두고, Conv Layer 거치게 하고, 그 다음에 SPP(Spatial Pyramid Pooling)을 거쳐 FCL(Fully connected Layer) 로 들어갈 때 크기를 맞춰주게 하였다. 방법 기존 RCNN방식 이미지 -> selective search : 2000개의 영역 -> 224x224로 resize -> 각 영역에 CNN돌리기(시간↑) -> FCL에 .. 2021. 9. 22. CNN 특징 세세한 부분 1. Stride 적용 (해상도 줄이기) - Stride는 입력 영상의 크기가 큰 경우, 연산량을 줄이기 위한 목적으로 입력단과 가까운 쪽에서만 적용을 한다. ((Stride==1) + pooling) vs stride 3,4,5, ... - stride==1이면 경계가 아닌 모든 입력 영상에 대해 convolution 연산을 수행하고, pooling을 하면서 값을 선택적으로 고를 수가 있지만, stride를 크게 하면 그런 선택의 기회가 사라진다. 그래서 통상적으로는 stride 1을 하면서 pooling을 통해 적절한 sub-sampling 과정을 거치는 것이 결과가 좋다. - 그러나 AlexNet에서는 연산량을 줄이기 위해 stride를 크게 했다. (그래픽카드가 그때는 구졋다.. 심지어 2개를 썼.. 2021. 9. 22. 이전 1 2 3 4 5 ··· 14 다음
