# CNN
KT 에이블스쿨 36일차(1)
어제에 이어 같은 주제로 미니프로젝트를 이어갔습니다.오늘은 실습 모델인 VGG16모델을 불러와서 실습을 진행하겠습니다. 그리고 추가적으로 어제 0.5에 고정되던 문제 해결 방안을 같이 서술하겠습니다.모델링에 앞서 어제 포스팅에서 0.5로 계속해서 val_accuracy
KT 에이블스쿨 35일차(1)
오늘은 미니프로젝트 2일차와 제 멘탈이 붕괴된 날입니다.오늘의 프로젝트는 Data Augmentation과 모델링을 같이 진행했습니다.먼저 부족한 데이터를 증가시키기 위한 Data Augmentation을 진행하겠습니다.Data Augmentation을 위한 패키지를
KT 에이블스쿨 34일차(1)
오늘은 CNN 미니프로젝트가 시작되는 날입니다. 문제 정의 이번 프로젝트의 문제는 차량 대여 회사에서 소비자가 차량을 반납했을 때 차량의 사진을 찍어서 제출해주는데 해당 차량에 사고가 있었는지 없었는지를 파악해주는 시각딥러닝을 만들어주는 것을 목표로 프로젝트를 시작했
[CS231] Lecture 1. Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 정리
[CS231] Lecture 1
KT 에이블스쿨 32일차(1)
벌써 시각\_딥러닝의 4일차를 보냈습니다. 오늘은 비디오를 Detection 연습을 진행했습니다.Pascal과 MS COCO 데이터 셋이 있는데 요즘은 학습용이나 검증용으로 MS COCO 데이터 셋을 많이 이용합니다.Object Detection를 사용하게 되면 Obj
PaDiM : a Patch Distribution Modeling Framework for Anomaly Detection and Localization
International Conference on Pattern Recognition 2021(ICPR 2021)
KT 에이블스쿨 31일차(1)
오늘은 시각지능\_딥러닝 3일차로 CNN복습과 모델 저장, InceptionV3 모델 가져오기, YOLO를 실습해보았습니다.kernel_size는 필터의 사이즈입니다. 근데 코드 작성시 kernel_size = (3,3)이런식으로 필터의 크기만 작성했는데 원래는 dep
KT 에이블스쿨 30일차(1)
오늘은 CNN 2일차로 CNN 코드 구조 복습과 이미지 데이터가 적을 때 데이터를 늘리는 방법에 대해 학습했습니다.어제에 이어 오늘도 CNN구조에 대해 복습을 했습니다. CNN이란 computer vision을 좀 더 효과적으로 분류하기 위해 사용된 구조입니다.원본인
KT 에이블스쿨 29일차(1)
오늘부터 시각지능 딥러닝에 들어갔습니다.지난 딥러닝시간에 tensorflow의 keras를 가지고 딥러닝을 공부했었습니다. keras에는 두 가지의 모델을 배웠습니다. 딥러닝의 모델로는 Sequential API와 Funtional API를 배웠습니다. Sequenti
Sub-Image Anomaly Detection with Deep Pyramid Correspondences
Sub-Image Anomaly Detection with Deep Pyramid Correspondences arXiv 2020
CNN
Convolutional Neural NetworksUsually used for image/video data processing in deep learningConvolution이라는 전처리 작업이 들어가는 Neural Network modelDNN(Deep N
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 7. 합성곱 신경망(CNN) part2 - 풀링 계층, CNN 구현
🌿 풀링 계층 풀링은 세로·가로 방향의 공간을 줄이는 연산 2x2 최대 풀링(max pooling) 을 스트라이드 2로 처리하는 순서는 다음과 같다. 최대 풀링은 최댓값을 구하는 연산 2x2는 대상 영역의 크기를 의미, 즉 2x2 크기의 영역에서 가장 큰 원소를 하
[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 7. 합성곱 신경망(CNN) part1 - CNN의 구조, 합성곱 계층
🌿 합성곱 신경망 Convolutional neural network, CNN CNN의 네트워크 구조 계층을 조합하여 CNN을 만듦 합성곱 계층(convolutional layer)과 풀링 계층(pooling layer)이 등장 완전연결 계층(Affine 계층)으
[CS231n] Lecture 5: Convolutional Neural Networks 정리
Stanford University CS231n Lecture 5
