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나는 킹고수다!!
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netflix_data_analysis

2022년 11월 23일
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Object_Detection : YOLO V3

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2022년 11월 23일
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Object_Detection : MASK R-CNN

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2022년 11월 23일
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Object Detection : FASTER R-CNN

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2022년 11월 23일
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MMDetection_TUTORIAL_4__CUSTOMIZE_MODELS

![](https://velog.velcdn.com/images/choihoonsung/post/96171219-c871-4e23-b2ee-23e99f74350a/i

2022년 11월 23일
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Shell_script

2022년 11월 23일
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UPDATED R-CNN

2022년 11월 23일
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R-CNN_treatise_summary

2022년 11월 23일
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Deep residual learning for image recognition (ResNet)

Deep residual learning for image recognition겹겹이 쌓인 층의 H(x)-x에 mapping을 F(x)+x로 재구성하는 것은, 성능 저하 문제를 해결하기 위함이다.실제 상황에서 H(x)가 최적의 identity mapping이 아닐지라도

2022년 10월 25일
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mAP + IOU

mAP(mean Average Precision)mAP은 이름 그대로 각각의 클래스에 대한 AP의 평균을 의미합니다. 이것이 Object Detection의 평가 지표가 되는 것입니다.AP(Average Precision)AP는 Precision-Recall(PR) 그

2022년 10월 22일
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R-CNN 3

3\. Visualization, ablation, and modes of error3.1. Visualizing learned features이 논문에서는 non-parametric method를 이용한다.3.2. Ablation studiesperformance l

2022년 10월 21일
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R-CNN을 알아보자

Objcect Detection 분야에 딥러닝을 최초로 적용시킨 모델이자 이전의 Object Detection 모델들과 비교해 성늘을 상당히 향상시키고, 이후 여러 수정, 변형 모델들을 나오게 한, 의미있는 모델인 R-CNN에 대해 알아보자. 다음 목차대로 살펴볼 것이

2022년 10월 19일
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Going deeper with convolutions (GoogLeNet)

Going deeper with convolutions요약"인셉션Inception"이라는 이름의 deep CNN 아키텍처를 제안한다. 인셉션은 ImageNet 대규모 시각 인식 대회 2014(ILSVRC14)에서 분류와 검출 부문에서 최신의 기술 수준을 제시했다. 이

2022년 10월 14일
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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet)

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition1\. Introduction(서론)Convolutional networks(ConvNet)은 이미지 인식 분야에서 ImageNet과 같은 공개된 대규

2022년 10월 11일
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Visualizing and Understanding Convolutional Networks (ZFNet)

Visualizing and Understanding Convolutional NetworksAbstract본 논문은 AlexNet과 같은 우수한 성능을 보인 large convolutional network가 왜 학습 수행이 잘되는지, 그리고 좋은 성능을 만드는지에

2022년 9월 29일
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측면억제는 이미지의 대비를 더욱 늘려줄 수 있다

우리 눈이 바보여서가 아니라 똑똑하기 때문에 착시가 생긴다고?...

2022년 9월 28일
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1-8. 직접 찾아보기

1) 내가 하고 싶은 분야 논문 찾아보기컴퓨터 비전을 공부하시면서 AlexNet, VGG, ResNet부터 오늘 다룬 DenseNet, SENet, NASNet, EfficientNet 등 다양한 아키텍처를 접하셨을 것입니다. 이렇게 유명한 네트워크들은 앞으로 이미지를

2022년 9월 26일
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ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet) 리뷰

5 Details of learning배치 크기는 128개, 모멘텀은 0.9, 가중치 감소는 0.0005인 확률적 경사하강법을 사용하여 모델을 훈련했습니다. 우리는 이 작은 무게 감소가 모델이 학습하는데 중요하다는 것을 발견했습니다. 즉, 여기서 가중치 감소는 단순한

2022년 9월 23일
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1-4. ResNet 이후 시도 (1) Connection을 촘촘히

주요 참고 자료 원본 논문: Densely Connected Convolutional NetworksDenseNet Tutorial 1 Paper Review & Implementaion detailsResNet이 보여준 실험 결과를 살펴보면서 "이 정도 성능이면 충분

2022년 9월 23일
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1-3. ResNet의 핵심개념과 그 효과

1) ResNet 논문의 문제의식서론(Introduction)을 통해 ResNet 논문이 제기하고 있는 문제의 핵심을 명확히 정리해 봅시다. 최초로 제기하는 질문은 딥러닝 모델의 레이어를 깊이 쌓으면 항상 성능이 좋아지는가 하는 것입니다. 그러나 이 질문이 문제의 핵심

2022년 9월 22일
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