Deep Learning18 Receptive Field에서 Zero padding을 추가하여 Dilated Convolution 하는 방법 vs max pooling하여 솎아내는 방법 https://3months.tistory.com/213#:~:text=receptive%20field%EB%9E%80%20%ED%95%84%ED%84%B0%EA%B0%80,%ED%94%BC%ED%8C%85%EC%9D%98%20%EC%9A%B0%EB%A0%A4%EA%B0%80%EC%9E%88%EB%8B%A4. Segmentation과 Dilated Convolution Segmentation classification이 사진에서 어떠한 물체가 '존재하는지' 를 판단하는 것이라면 Segmentation은 이미지에서 픽셀단위로 해당 픽셀이 어떤 Class에 속하는지를 예측하는 태스크로 볼 수 있다. Input 3months.tistory.com 기본적으로, pooling을 하면, 공간 정보가 많이 손실된다... 2021. 8. 25. Semantic Segmentation, FCN(CVPR2015) https://m.blog.naver.com/mincheol9166/221736294296 [Deep Learning] Semantic Segmentation 설명 1편 본 포스팅은 개인 공부 용도로 정리한 포스팅 입니다. 우선, Deep learning 초심자 혹은 Detection, Cla... blog.naver.com **야 근데, encoding, decoding, backward learning 이거 용어 차이를 좀 구분해야겠다. 아래에 쓰여있는게 잘못되어있을수도 있다. 내가 아직 잘 모르기 때문 downsampling - CNN layer를 지나면서 Pooling layer, Stride, Padding 등에 의해 계속 작아지는 과정 - spatial information*** 점점 사라짐 .. 2021. 8. 25. Representation Learning & Activation Func에 대한 좋은 설명 https://ratsgo.github.io/deep%20learning/2017/04/25/representationlearning/ Representation Learning · ratsgo's blog 이번 글에서는 representation learning 개념에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 딥뉴럴네트워크가 높은 성능을 내는 배경에는 복잡한 데이터 공간을 선형 분류가 가능할 정도로 단순화해 표현하기 때문 ratsgo.github.io 활성함수 ReLU 쓰려고 의도한것같은데, 그림을 잘못넣긴 했다. https://ratsgo.github.io/deep%20learning/2017/04/22/NNtricks/ 딥러닝 학습 기술들 · ratsgo's blog 이번 글은 딥러닝 관련 다양한 학습기술들을 .. 2021. 8. 25. [파이썬 딥러닝 파이토치] PART01, 02 인공지능 Overview - Machine Learning - Deep Learning → Image Classification : ResNet(2015) → Object Detection → TTS, STT : Attention Is All You Need(2017) → RL → GAN(Generative Adversarial Networks)(2014) : 데이터 예측 → 데이터 생성 BIgGAN(2018) input : random noise, output : 임의의 이미지 ex) 옛날사람 얼굴 복원 - input : Noise, output : 옛날 사람 얼굴. → Style transfer : CycleGAN(2017) → Deepfake * VGG와 같이 학습 파라미터가 많은 모델은 과적합 문.. 2021. 6. 29. [MIT] Deep Generative Modeling (Unsupervised learning, Encoder, Decoder, GAN 소개) 강의 내용 1. What is the Generative modeling? 2. Usage 3. Latent variable models 4. Autoencoders(Unsupervised Learning Main Idea) 5. Variational autoencoders (VAE) 6. (VAE) reparameterization trick(back propagation) 7. Latent perturbation 1. What is the Generative modeling? - unsupervised learning의 일종 (data는 제공 o , label은 제공 x) - Goal : 주어진 Data의 probabilistic distribution model을 찾아내는것. 2. Usage 1) .. 2020. 12. 31. OpenOpse 구동을 위한 환경설정 (Visual Studio 에서 실행) OpenPose란? OpenPose는 카네기멜론대학(CMU)의 Robotics Institute에서 개발한 Motion Capture Toolkit이다. 2차원 영상데이터에서 사람의 관절좌표를 파악하여 스켈레톤을 그려주는 역할을 한다. 기존의 Motion Capture 방식은 사람의 몸에 다수의 센서를 부착시켰다. 이와는 달리, openpose는 센서 부착이 필요없는, 단순히 2D 영상데이터와 러닝 기반으로 구현하는 방식으로, 대단히 획기적이라 할 수 있다. Open Pose 사용을 위한 GPU 드라이버 및 Cmake 설치 1. 자신의 컴퓨터의 GPU 드라이버를 설치한다. google 검색어 : Nvidia driver https://www.nvidia.co.kr/Download/index.aspx?la.. 2020. 12. 19. 이전 1 2 3 다음
