Deep Learning
1.Deep Learning(기초) - 2. Loss Function
딥러닝의 동작 과정 증명
2022년 11월 15일
2.Deep Learning(기초) - 3. Optimization
Optimization을 위한 기본 지식들
2022년 10월 4일
3.Deep Learning(기초) - 4. CNN
CNN을 활용한 Image-Level Classification의 발전 과정을 살펴보자
2022년 10월 4일
4.Deep Learning(기초) - 5. RNN
Sequetial Model을 다루기 위한 RNN구조의 모델들
2022년 10월 5일
5.Deep Learning(기본) - 1. NLP(자연어 처리)
자연어 처리 모델
2022년 10월 6일
6.Deep Learning(기본) - 2. Object Detection(1)
Object Detection의 기본이 되는 R-CNN Family
2022년 10월 11일
7.Deep Learning(기본) - 3. Object Detection(2)
Neck를 활용한 Object Detection
2022년 11월 16일
8.Deep Learning(기본) - 4. Object Detection(3)
One-Stage Detection Model
2022년 11월 18일
9.Deep Learning(기본) - 5. Object Detection(Ensemble)
NMS, SoftNMS, NMW, WBF
2022년 11월 30일
10.Deep Learning(기본) - 6. Segmentation(1)
FCN부터 시작한 Sementic Segmentation모델들
2022년 10월 19일
11.Deep Learning(기본) - 7. Segmentation(2)
Receptive Field를 키우는 방법을 통해 모델의 성능을 올린 Architecture
2023년 1월 2일
12.Deep Learning(기본) - 8. Segmentation(3)
ㄷ
2022년 12월 19일
13.Deep Learning(심화) - 1. Generative Model
VAE에서 사용GAN에서 사용Diffusion Models
2022년 10월 7일
14.Deep Learning(참고) - 성능향상 기법
data augmentation leveraging pre-trained information leveraging unlabeled dataset for training
2022년 10월 11일
15.딥러닝 기타 이론
ㅇ
2022년 7월 25일