# CV

212개의 포스트
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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

4일 전
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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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[TIL] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

2 Stage Object Detection : 위치 → 분류1 Stage Object Detection : 위치 + 분류 → Confidence = acc. + IoU ⇒ confidence 50% 이상인 경우에만 물체가 있을 확률이 높다고 판단, 50% 이하의 경우

2022년 8월 29일
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[MathMatch] 수식 OCR 성능 개선 기법 정리

수식 OCR 성능 향상을 위해 사용한 5가지 기법

2022년 8월 27일
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[CV] Few-shot Learning 이란?

의료 분야와 같이 제한된 데이터셋을 이용하여 모델을 학습시키고자 하는 경우, '적은 데이터셋으로 모델을 학습시킬 수 있는가'에 대한 고민을 하게 된다. 이와 관련하여 여러 레퍼런스를 찾아보던 도중, Few-shot Learning 을 알게되었다.Few-shot Lear

2022년 8월 24일
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[MathMatch] 수식 OCR 학습시 오류 해결

수식 OCR 학습 오류 해결 방법

2022년 8월 19일
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Year Dream School Clinic

Tree & Heap Tree 트리: Node와 Branch를 이용해서, 사이클을 이루지 않도록 구성한 데이터 구조 실제로 어디에 많이 사용되나? 트리 중 이진 트리 (Binary Tree) 형태의 구조로, 탐색(검색) 알고리즘 구현을 위해 많이 사용됨 2.

2022년 8월 7일
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한밤의 CS 산책 - CV

안녕하세요.우원입니다.<한밤의 CS 산책>오늘의 주제는 CV입니다.제가 가장 관심 있는 분야인Computer Vision에 대해 설명하게 되어 정말 기쁩니다.

2022년 8월 6일
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[논문리뷰 | CV] ViT : An Image Worth 16 x 16 Words : Transformers for Image Recognition At Scale

Transformer를 이미지에 적용하며 처음으로 괜찮은 성과를 낸 모델이자 그것의 시초가 된 모델이다. NLP를 공부하며 많이 봤었던 Transformer이기에 문제 없이 읽었으나 조금 어려웠던 부분들이 있어 해당 부분은 이후에 따로 정리해보고자 한다.NLP분야에서

2022년 7월 25일
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PP-LiteSeg: A Superior Real-Time Semantic Segmentation Model 리뷰

PP-LiteSeg: A Superior Real-Time Semantic Segmentation Modelsemantic segmentation 논문리뷰

2022년 7월 22일
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[논문리뷰 | CV] AlexNet 논문리뷰

지난주부터 CV 논문 리뷰를 시작했다. 그것의 첫 시작으로 AlexNet을 선택했다. 지금까지 NLP 위주로 공부를 진행해왔기에 조금은 어색하기도 하지만 딥러닝을 이해하기 위해서는 넓은 분야에 대해 알아야 하기 때문에 도전해보았다.CV 논문을 리뷰하다 보면 어려운 부분

2022년 7월 18일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [4]

이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 만들었던 best.pt파일과 last.pt파일을 활용해 실제로 스크롤업 스크롤다운 되는 기능을 구현해보겠습니다. 비단 스크롤업과 스크롤다운 뿐만 아니라, 검출된 정보를 뽑아낼 수 있다면 여러분들이 구현하고자 하는 것대로 커스터마이징할

2022년 6월 29일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [3]

이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 라벨링했던 정보를 yolov5s 모델에 넣어 학습시킬 예정입니다. yolov5s 같은 경우 추가적인 다운과정 없이 ultralytics github 페이지를 clone하시면 됩니다.우선 현재는 다음과 같이 data 폴더와 yolov5폴

2022년 6월 29일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [2]

이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 수집한 데이터를 라벨링할 차례입니다.labelimg를 이용해 yolo 형식에 맞는 라벨링을 진행할 예정입니다.m1에서 lableimg 실행 방법은 이 프스팅을 읽어주세요. 윈도우의 경우 labelimg github의 README에 나와

2022년 6월 29일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [1]

이번 포스팅으로 정리해볼 내용은 직접 데이터를 모으고 데이터라벨링을 거쳐 학습시킨 후 실시간으로 학습시킨 내용을 확인해보는 내용입니다. 이 포스팅은 이 유튜브에 대한 내용을 활용 및 변형 했습니다. 아직 yolo나 AI에 대한 내용이 미숙해서 구체적으로는 알지 못합

2022년 6월 28일
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[논문 리뷰] Generative Adversarial Nets

적대적인 과정을 통해 생성 모델을 추정하는 구조를 제안한다.생성 모델 G는 데이터의 분포를 포착하고, 구별 모델 D는 G 또는 training data로부터 오는 확률을 추정한다.학습과정에서 G는 D가 실수하게 만드는 확률을 최대화시킨다.minimax two-playe

2022년 6월 26일
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[논문 리뷰] EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

Abstract CNN은 고정된 비용으로 발전되어왔고 만약 자원이 더욱 있었다면 성능이 더 올랐을 것이다. 해당 논문에서는 모델의 크기를 체계적으로 조절하고 신경망의 깊이, 너비, 해상도의 균형을 맞추면 성능을 더욱 높일 수 있을 것이라고 말한다. 이러한 관점으로 새로

2022년 6월 26일
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[딥러닝 프로젝트] 01. 영상 장면 검색 모델 기획안

📌   목차 프로젝트 주제 기획의도 선행자료 조사 데이터 수집 및 특성 모델 확장성 1. 프로젝트 주제 멀티 모달을 활용한 영상(영화)장면 검색 모델 텍스트로 원하는 장면을 검색하면 해당하는 장면을 띄워주는 모델 구현 2. 기획의도 1) 기업과

2022년 6월 21일
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