# CV

iissaacc

딥러닝에서 유명한 짤이다. 코드명이 인셉션이라서 그런지 Reference 1번에 위 이미지 주소를 달아놨고 딥러닝 분야의 유명한 밈이 됐다.

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GoogLeNet을 읽다가 같이 읽은 논문. 기존의 CNN에서 사용하는 연산을 조금 바꿔서 표현력을 좀더 키우고 싶었던 모양이다.

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2012년 이후로 ILSVRC에서는 AlexNet을 다듬어서 성능을 높이려는 시도를 하고 있었다. VGGNet은 딥러닝 모델 중 최초로 16-19 layer까지 쌓아서 성능을 끌어올렸다.

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CNN을 공부할 때 사람이 사물을 지각하는 방법과 그럭저럭 비슷하게 구현해서 놀랐다. CNN은 Convolution layer, Relu layer, Pooling layer, Fully connected layer로 구성되어 있다.

tobe-honest

keywords : self-supervised representation learning, colorization

ganta

✔️ Sementc segmentation이미지를 클래스 마다 분류✔️ Instance segmentation, Panoptic segmentation이미지를 instance마다 분류Instance segmentation $\\subset$ Panoptic segmen

ganta

✔️ Sementic segmentation이란?기존은 CNN모델은 하나의 이미지 인풋에 대하여 분류하는 Task를 수행하는 것이였더라면 Sementic segmentation은 각각의 pixel을 카테고리 형식으로 분류하는 것이다.가장 처음 semantic segme

ganta

✔️ CNN으로 학습된 neural network는 dataset의 특징들을 압축하여 저장한다.✔️ 대부분의 사진들은 보기 좋게 찍힌 경우가 많기 때문에(예를 들어 사진사에 의해 찍어진 사진) 이 데이터만 이용하서 학습을 진행하게 되면 실세계에 있는 다양한 상황의 데이

dustlrdk

Devi Parikh의 Planning paper writing을 읽고. 교수님과 최대한 효율적으로 일하기

dustlrdk

대부분 논문 구성과 빨리 논문의 내용을 파악하는 방법

h2m8n

안녕하세요 송희문입니다.

ganta

CNN의 기초적인 개념 \-> https://velog.io/@ganta/7-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EC%88%98%ED%95%99-CNNCNN은 convolution layer, pooling layer, fully connected layer(

rorhcdream

CV(N1, N2) = 금일 K(N2)값과 N1일 전 K(N2)값의 비율K(N) = (고가 - 저가)의 N일 이동평균N1, N2는 통상 10을 사용한다.과거에 대한 현재 변동성의 비율이기 때문에 서로 다른 주식 사이에 등락율을 비교하는 용도로 쓰기 적합하지 않다.참고:

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