한동안 교환학생을 갔다온다고 블로그 업로드를 미뤘는데...다시 시작해보려한다. 한동안은 교환가서 배운 내용들을 정리겸 올릴 계획이다. 교환 가서 들은 수업들이 석사수업들이라 쉬운 내용이 없어 차근차근 다시 공부하며 올릴 예정이다.가장 먼저는 C언어로 작성한 이미지 프로

이 논문은 2021년에 나온 Transformer를 action segmentation task에 맞게 변형시킨 모델에 대해 나와있다.NLP의 Transformer가 CV에서도 활용되어 여러 논문들이 나왔다고 들었는데 action segmentation task에도 나

link : https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf이전 연구들은 대부분 네트워크를 작게 만드는 것을 위주로 연구를 하였다. 이 논문은 efiiciency 관점에서 연구하였다.이 논문에서는 효과적인 네트워크 구조와 2개의 하이퍼파라미터

Link : https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf깊은 뉴럴 네트워크를 residual 프레임워크로 더 쉽게 학습시키는 것을 보여준다.이 residual 네트워크들이 최적화하기 쉬우며 깊이가 증가해도 정확성이 있다는 것을 보여준다.

(3 X 3)매우 작은 컨볼루션 필터를 가지고 depth를 16 - 19 가중치 레이어까지 밀어내면서 점점 증가시켰더니 기존보다 성능이 증가하였다.목적 : 네트워크 깊이가 대규모 이미지 인식 정확도에 어떤 영향을 받는지ConvNets가 컴퓨터 비전 분야에서 의미가 커지