인공지능

간만에 쓰는 첫 글은 인공지능을 처음 다뤄본 후기이다.SAMPNet은 이미지 구도 평가를 위한 신경망이다. 출처: https://github.com/bcmi/Image-Composition-Assessment-Dataset-CADB이미지를 넣으면 Salienc

오늘은 두 번째 인공지능이다.구글 리서치에서 발표한 Camera View Adjustment Prediction for Improving Image Composition이라는 제목의 논문이다.간단 요약하자면, 구도 개선을 위해 사용자가 카메라로 어떤 행동을 취해야할 지

오늘은 지난번에 이어 Camera View Adjustment Prediction for Improving Image Composition 논문의 두 번째 리뷰이다. 오늘은 본 모델인 View Adjustment Prediction Network에 대해 중점적으로 다룬

오늘은 이전에 리뷰했던 Camera View Adjustment Prediction for Improving Image Composition 논문에서 사용됐던 평가지표에 대해 알아볼 것이다. AUC, TPR, F1-score, IoU가 있었는데, IoU는 Boundin

오늘은 딥러닝에서의 classification 문제에 대해 알아보자.

오늘은 깃허브에 배포한 구도 가이드 AI 모델 VAPNet과 구도 평가 AI 모델 CSNet에 관한 글이다. 배포 과정 프로젝트에 사용하기 위해 구도 가이드에 관한 선행 연구를 찾아보다 보니 다음과 같은 논문을 발견했다. Camera View Adjustment Pr

오늘은 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 논문에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition (VGGNet)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Going deeper with convolutions (GoogLeNet)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Densely Connected Convolutional Networks (DenseNet)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (FCN)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation에 대한 간단한 리뷰이다.Encoder는 VGG16의 처음 13개 레이어를 사용하였다. 또한 classification

오늘은 Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs (DeepLab v1)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 DeepLab: Semantic Image Segmentation withDeep Convolutional Nets, Atrous Convolution,and Fully Connected CRFs (DeepLab v2)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation (DeepLab v3)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation (R-CNN)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Fast R-CNN에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition (SPP-Net)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (YOLO v1)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 SSD: Single Shot MultiBox Detector에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Mask R-CNN에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate (Attention)에 대한 간단한 리뷰이다. Learning to Align and Translate Decoder: General

오늘은 Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Attention Is All You Need (Transformer)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Improving Language Understanding by Generative Pre-Training (GPT 1.0)에 대한 간단한 리뷰이다.

오늘은 Binge Watching: Scaling Affordance Learning from Sitcoms에 대한 간단하지 않은 리뷰이다.

오늘은 Putting Humans in a Scene: Learning Affordance in 3D Indoor Environments에 대한 간단하지 않은 리뷰이다.

오늘은 Scene-aware Human Pose Generation using Transformer에 대한 간단하지 않은 리뷰이다.