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[딥러닝] Super Resolution #2

SRCNN 구조 저해상도 이미지 LR을 bicubic interpolation해 원하는 크기로 이미지를 늘린다.늘려진 이미지 ILR을 입력으로 저해상도의 이미지에서 이미지의 특징을 가지는 patch 추출 (1) Patch extraction and representa

2021년 9월 12일
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[딥러닝] Super Resolution과 SRCNN #1

Super Resolution이란 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 작업 또는 그러한 과정을 의미하며 초해상화 라고도 한다.인터넷 속도가 느릴 때 저해상도의 YouTube 영상을 고해상도로 시청고전 드라마 혹은 영화를 고해상도로 리마스터해상도가 낮은 CCTV영

2021년 9월 11일
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[딥러닝] 이미지 세그멘테이션(Image Segmentation)

세그멘테이션(Segmentation) 이미지에서 픽셀단위로 관심 객체를 추출하는 방법. 이미지에서 개체가 있는 위치, 해당 개체의 모양, 어떤 픽셀이 어떤 객체에 속하는지 등을 알고 싶다고 가정할 때, 이미지를 분할해 이미지의 각 픽셀에 레이블을 부여하는 것이다. 이러

2021년 8월 17일
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[딥러닝] 인공신경망의 Embedding이란?

사람이 사용하는 언어나 이미지는 0과 1로만 이루어진 컴퓨터 입장에서 그 의미를 파악하기가 어렵다. 예를 들어 인간의 자연어는 수치화되어 있지 않은 데이터이기 때문에 특징을 추출해 수치화를 해줘야 한다. 이 때 '언어의 벡터화'가 이뤄지고, 이런 일련의 과정을 Word

2021년 8월 2일
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[딥러닝] Norm, Loss, Regularization

1. Norm Norm은 벡터의 크기(길이)를 측정하는 방법(함수)이다. 즉, 두 벡터 사이의 거리를 측정하는 방법이다. 그림 1 위 식에서 p는 Norm의 차수를 의미한다. p=1 이면 L1 Norm이고, p=2 이면 L2 Norm이다. n은 해당 벡터의 원소

2021년 7월 31일
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[Python] with문으로 입출력하기

파이썬이든 다른 프로그래밍 언어가 되었든, 파일의 입출력 관리는 모든 언어에서 지원된다. 이 때 파일을 open하고 close하는 동작이 필요하다.파이썬에서는 이런 open을 사용 후 close를 하지 않아 발생하는 오류를 방지하기 위해 with문을 사용한다.with

2021년 7월 28일
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[Python] 이터레이터와 제너레이터

이터레이터와 제너레이터는 여러개의 요소를 가지는 컨테이너를 다루는 간편한 방법을 제공하는 객체이다.아래 사진은 이터레이터와 제너레이터 뿐만 아니라 컨테이너 등 다른 개념 간의 상관관계에 대해 이해하기 쉽게 그림으로 표현한 것이다.이터레이터와 제너레이터의 개념을 설명하기

2021년 7월 12일
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[Python] 얕은복사와 깊은복사

mutable, immutable 파이썬의 객체는 mutable객체와 immutable객체로 나뉜다. mutable객체와 immutable객체 mutable객체 리스트(list), 딕셔너리(dictionary), Numpy 배열(ndarray) 등 immutable

2021년 7월 11일
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선형회귀에 대한 개인적인 고찰

선형회귀란? 머신 러닝의 목적은 실제 데이터를 바탕으로 모델을 생성하고, 다른 입력값을 넣었을 때 나오는 결과값을 예측하는 것이라고 생각합니다. 이 때 가장 직관적이고 간단한 모델은 선 형태로 이뤄진 모델일 것입니다. 주어진 데이터에 가장 적합한 직선 형태의 모델을 찾

2021년 7월 6일
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운영체제(Operating System)란?

컴퓨터와 하드웨어 바로 위에 설치되어 다양한 하드웨어 장치들과 더불어 소프트웨어를 관리하는 시스템하드웨어를 활용할 수 있도록 펌웨어나 소프트웨어로 만들어진 프로그램컴퓨터 자원들인 프로세서, 기억장치, 파일 및 정보, 네트워크 및 보호 등을 효율적으로 관리할 수 있는 프

2021년 7월 6일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #13

딕셔너리와 상호작용하는 세 가지 기본 연산(Key와 Value에 접근, 대입, 삭제)을 수행할 때 동적인 딕셔너리의 내용으로 인해 키에 접근하거나 삭제할 때 그 키가 딕셔너리에 없을 경우가 종종 발생한다.샌드위치 가게의 고객들이 가장 좋아하는 빵에 대한 투표를 저장한

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #12

기본 언패킹은 언패킹할 시퀀스의 길이를 알아야 한다는 단점이 있다.시각적인 잡음이 많다.범위를 변경했는데 다른 줄에서 고치지 않으면 결과가 잘못되거나 예외가 발생할 수 있다.언패킹 패턴의 다른 부분에 들어가지 못하는 모든 값을 별이 붙은 부분에 다 담을 수 있다.더 짧

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #11

슬라이싱 할 때 start : end : stride 와 같이 시작인덱스, 끝 인덱스 외에도 일정한 간격을 두고 슬라이싱을 할 수 있는 특별한 구문을 제공한다.홀, 짝 그룹으로 나누기스트라이드를 사용한 구문은 종종 예기치 못한 동작이 일어나서 버그를 야기할 수 있다.

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #10

파이썬에는 시퀀스를 여러 조각으로 나누는 슬라이싱 구문이 있다.슬라이싱을 사용하면 시퀀스에 들어있는 아이템의 부분집합에 쉽게 접근할 수 있다.\_\_getitem\_\_과 \_\_setitem\_\_ 특별 메서드를 구현하면 클래스에 슬라이싱을 추가할 수 있다.시작 인덱

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #9

대입식(assignment expression)이라고 부르며 파이썬 언어에서 고질적인 코드 중복문제를 해결하고자 도입된 구문이다.대입문이 쓰일 수 없는 위치에서 변수에 값을 대입할 수 있으므로 유용하다.ex) if문의 조건식 안! 왈러스 연산자는 파이썬 3.8버전 이

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #8

zip함수를 통해서 여러 이터레이터를 나란히 이터레이션할 수 있다.zip은 튜플을 지연계산하는 제너레이터를 만든다. 따라서 무한히 긴 입력에도 zip을 사용할 수 있다.zip제너레이터는 각 이터레이터의 다음 값이 들어 있는 튜플을 반환한다.입력 이터레이터의 길이기 서로

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #7

range함수와 enumerate함수는 비슷하지만 enumerate이 값뿐만 아니라 인덱스까지 쌍으로 반환한다는 것이 특징이다.range함수range 함수는 다음과 같이 value에만 접근하거나 인덱스에 접근하기 위해서는 리스트의 길이를 알아야 하고, 인덱스를 통해 배

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #6

Better Way 6. 인덱스를 사용하는 대신 대입을 사용해 데이터를 언패킹하라

2021년 7월 4일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #5

Better Way 5. 복잡한 식을 쓰는 대신 도우미 함수를 작성하라.

2021년 7월 3일
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파이썬 코딩을 더 깔끔하게! #4

C스타일 형식 문자열을 str.format과 쓰기보다는 f-문자열을 통한 인터폴레이션을 사용하라

2021년 7월 3일
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