반응형 논문 정리42 Auto Encoding Variational Bayes(VAE) -1 원 논문 arxiv.org/abs/1312.6114 Auto-Encoding Variational Bayes How can we perform efficient inference and learning in directed probabilistic models, in the presence of continuous latent variables with intractable posterior distributions, and large datasets? We introduce a stochastic variational inference and learning arxiv.org 참고 자료 www.youtube.com/watch?v=KYA-GEhObIs garden-k.medium.com/testing-b.. 2021. 3. 29. Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet) ResNet 원 논문 arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 참고 자료 leechamin.tistory.com/184 local minimalize에 빠질 때 마다 0.1씩 곱해줌(0.1->0.01->0.001...) ## Experiments Dataset은 ImageNet를 사용하였다. 1. Plain Network vs Residual Network Plain network을 보면 층이 깊어지면(34층) 에러율이 층이 깊지 않은(18층)보다 더 높아진다. 반면에 ResNet은 층이 깊어지면(34층) 에러율이 더 낮아지고 좋은 퍼포먼스를 보인다. 따라서 ResNet의 아이디어 shortcut connection의 효과로 층이 깊어질수록 더 좋은 성능을 낸다는 것을 증명하였다. 2. Ide.. 2021. 3. 13. Towards open set deep networks 대체로 참고한 자료는 dmqm.korea.ac.kr/activity/seminar/281 고려대학교 DMQA 연구실 고려대학교 산업경영공학부 데이터마이닝 및 품질애널리틱스 연구실 dmqa.korea.ac.kr 김상훈님의 세미나 발표 자료이다. 원 논문은 www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Bendale_Towards_Open_Set_CVPR_2016_paper.pdf 위 논문은 아주 간단한 문제점에서 출발하고 이 문제점을 해결하기 위해 어떤 함수를 구현하는 것이다. 기존에 Open Set Recognition 논문이 발표 되었지만 위 논문은 DNN에 Open Set Recognition을 적용하는 첫 사례이다. 무려 CVPR2016에 발.. 2021. 1. 20. YOLOv5 - training & test Yolov5에 대한 소개는 저번 포스팅을 참고 하길 바란다.(2021.11.14 수정) 2020/09/27 - [논문 정리] - YOLOv5 - Introduction YOLOv5 - Introduction YOLOv5는 가장 최근에 나온 yolo 시리즈다. 이에 대해서 직접 학습하고 실행해보았다. 일단 개발환경은 Ubuntu 18.04.5, GPU : TitanXP 이다. anaconda 버전은 가장 최근 버전을 사용하였다. Training dataset은 C.. bigdata-analyst.tistory.com YOLOv5 - Introduction YOLOv5는 가장 최근에 나온 yolo 시리즈다. 이에 대해서 직접 학습하고 실행해보았다. 일단 개발환경은 Ubuntu 18.04.5, GPU : Ti.. 2020. 9. 27. YOLOv5 - Introduction YOLOv5는 가장 최근에 나온 yolo 시리즈다. 이에 대해서 직접 학습하고 실행해보았다. 일단 개발환경은 Ubuntu 18.04.5, GPU : TitanXP 이다. anaconda 버전은 가장 최근 버전을 사용하였다. Training dataset은 COCO dataset을 활용하였고 test dataset은 KITTI dataset을 활용하였다. 기본적인 진행은 github.com/ultralytics/yolov5 ultralytics/yolov5 YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com 원작자의 진행을 참.. 2020. 9. 27. YOLO 본 글은 http://pjreddie.com/yolo 홈페이지를 참고하면 더욱 자세하게 알 수 있고, 제 나름대로의 해석이니 틀릴 가능성이 많습니다. arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf (2015)위 논문을 바탕으로 작성했음을 알려드립니다. 만약에 틀린게 있다면 꼭 댓글로 달아주시면 감사하겠습니다. YOLO는 Object Detection의 기본적인 알고리즘이다. 속도가 매우 빠른 알고리즘으로 실시간 영상처리에 적합하다는 평을 많이 받고있다. 현재 2020.09 기준으로 v5 까지 나와있다. 일단 YOLO의 기본 동작 원리이다. 이미지 그리드를 448 x 448로 resize한 후 single convolution을 동작한다. 즉, CNN 동작이다. 그리곤 난 후 그 output의 결과를.. 2020. 9. 11. 이전 1 ··· 4 5 6 7 다음 반응형
