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AI 엔지니어가 되고싶은 대학생 입니다.
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논문 읽기 및 구현(1) - HRNet

Semantic segmentation를 사용하는 프로젝트를 하기 위해 Backbone모델을 찾고 있는 와중에,Cityscapes과제에서 SOTA 모델을 차지하고 있는 모델인 HRNet에 대해서 간단하게 논문 리뷰 및 코드 구현을 해보려고 한다.Computer visi

2022년 1월 31일
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Semantic Segmentation

CV분야에는 Classification, Detection, Segmentation, Pose estimation, Image Generation등 여러 요소가 있다Detection은 카테고리가 어떤 Boundary내에서 이루어 진다면 Segmentation은 모든 픽

2022년 1월 10일
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2021 인공지능 온라인 경진대회 3등!

과기정통부 주최, 정보통신산업진흥원 주관으로 인공지능 기술의 저변을 확대하고 알고리즘 개발 능력이 우수한 예비창업자, 중소·개척기업(벤처기업) 등을 선발하여 인공지능 기술 기반 사업화 기회를 제공하는 대회이다. 대회 기간은 2021년 6월 21일부터 시작하여 7월 2

2021년 9월 14일
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Docker와 친해지기(2)

Docker와 친해지기(2)

2021년 9월 6일
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Docker와 친해지기

도커 개발자에게 아주 편리한

2021년 9월 2일
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논문 읽기 및 구현(2) - DCGAN

이전 글에서 DCGAN의 논문 리뷰를 했다.논문 읽기 및 구현(1) - DCGAN이번에는 직접 DCGAN을 만들어보고 MNIST 데이터셋으로 학습시킨 후에 SimpleGAN과 비교해 볼 것이다.\_\_init\_\_channels_img : 64 x 64 이미지feat

2021년 8월 30일
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논문 읽기 및 구현(1) - DCGAN

Introduction 논문 읽기 및 구현(1) - GAN 논문 읽기 및 구현(2) - GAN 이전 글에서 GAN의 이론적 내용과 코드 리뷰를 했다. 이번에는 GAN을 활용한 논문을 리뷰해본다. 가장 기본적인 GAN 논문인 DCGAN - Deep Convoluti

2021년 8월 30일
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논문 읽기 및 구현 - Show and Tell: A Neural Image Caption Generator

CVPR 2015년도에 실린 논문지인 Show and Tell: A Neural Image Caption Generator를 참고하여 Image Captioning을 구현한다.위 그림처럼 어떤 이미지를 잘 설명해주는 문장을 만드는 것을 Image Captioning이라

2021년 8월 26일
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논문 읽기 및 구현(2)- GAN

2014년 Ian Goodfellow(.et al)은 Generative Adversarial Networks(줄여서 GAN)라는 생성 모델을 훈련하는 방법을 제시했다.이전글 보러가기 논문 읽기 및 구현(1)- GANGAN은 기본적으로 두 개의 다른 신경망(Genera

2021년 8월 19일
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어텐션-Attention(2)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 8강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다.이전글에서 Attention의 구현과 "날짜"데이터를 사용해서 학습시켜보고 기존의 seq2seq모델과 비교를 해보았다.오늘은 "어텐션(Attention)"에서 심층적으로 몇가지의 기

2021년 8월 17일
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어텐션-Attention(1)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다. 이전글에서 Seq2seq 구현과 개선할 수 있는 기법 중에 입력 데이터 반전(Reverse)과 엿보기(Peeky)를 공부해봤다. 오늘은 "어텐션(Attention)"을 공부해 볼

2021년 8월 17일
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논문 읽기 및 구현(1)- GAN

2014년 Ian Goodfellow(.et al)은 Generative Adversarial Networks(줄여서 GAN)라는 생성 모델을 훈련하는 방법을 제시했다.논문에서 중요한 내용은 두 가지로 나눌 수 있다.1\. GAN에 대한 이론적인 개념 제시(minima

2021년 8월 13일
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RNN을 사용한 문장 생성(2)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다.이전글에서 언어 모델을 사용하여 문장을 생성해보았다. 문장 생성을 위한 'seq2seq'를 알아보았다. 이전글 보기 (RNN을 사용한 문장 생성(1)오늘은 덧셈 데이터를 이용해서 s

2021년 8월 11일
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RNN을 사용한 문장 생성(1)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다.이전 글에서 LSTM을 사용하여 언어 모델을 구현하고, 드랍아웃, 가중치 공유를 사용하여 개선해보았다. 그리고 PTB 데이터를 학습해보았다.오늘은 언어 모델을 사용해 '문장 생성'을

2021년 8월 11일
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게이트가 추가된 RNN(2)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다. 이전 글에서 RNN의 문제와, 게이트가 추가된 RNN인 LSTM에 대해서 알아보는 시간을 가졌다.

2021년 8월 4일
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게이트가 추가된 RNN(1)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다.이전 글에서 RNN과 TimeRNN, RNNLM에 대해서 코드를 구현하는 시간을 가졌다.이전글에서 말했듯 RNN이 장기 기억을 처리하지 못한다는 단점으로 LSTM, GRU와 같은 '

2021년 8월 4일
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순환 신경망 RNN (2)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다.이전 글에서 RNN에 대해서 간단히 알아보는 시간을 가졌다.이전글 보러가기 >> 순환 신경망 RNN(1)오늘은 RNN을 직접 구현해보는 시간!Time RNN 계층 : 순환 구조를 펼

2021년 7월 28일
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순환 신경망 RNN (1)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다.오늘은 드디어 RNN! 순환 신경망 (Recurrent Neural Network)은 Squential Data처리에 적합한 모델이다.Sequential Data는 데이터와 데이터가

2021년 7월 27일
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word2vec 속도 개선(2)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 4강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다.이전글에서 Embedding과 네거티브 샘플링을 통하여 CBOW 성능을 개선시켰다.이전글 보러가기 word2vec 속도 개선(1)이제 개선된 CBOW 신경망 모델에 PTB 데이터셋을

2021년 7월 24일
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word2vec 속도 개선(1)

위 주제는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 2강, CS224d를 바탕으로 작성한 글 입니다. 이전 글에서 구현한 CBOW모델은 말뭉치에 포함된 어휘 수가 많아지면 계산량도 커진다. 이전글 보러가기 word2vec

2021년 7월 21일
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