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pre-course / 인공지능 맛보기

인공지능: 사람의 지능 모방머신러닝: 데이터를 통한 인공지능딥러닝: 신경망의 이용데이터: 모델의 학습 재료문제 유형에 의존적임모델: 데이터를 내가 원하는 결과로 변환하는 역할loss: 모델의 성능이 얼마나 나쁜지를 정량화모델을 어떻게 학습할지 지표가 되는 역할loss값

2일 전
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[ML] 교차 검증 공부하기

Scikit-Learn 교차 검증을 정리하였습니다.

3일 전
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[ML] Nearest Neighbors 공부하기

Nearest Neighbors 개념 공부하기

2021년 11월 26일
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[논문리뷰] 경사하강법 알고리즘

경사하강법 알고리즘 논문을 보면서 미약하지만 정리하였습니다.

2021년 11월 26일
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배치 (batch)

하나로 묶은 입력 데이터를 배치(batch)라고 함즉, 묶음이란 의미임컴퓨터로 계산할 때 큰 이점을 준다. Why..??수치 계산 라이브러리 대부분이 큰 배열을 효율적으로 처리할 수 있도록 고도로 최적화 되어있어서커다란 신경망에서는 데이터의 전송이 병목으로 작용하는 경

2021년 11월 24일
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Softmax 함수란?

Softmax함수는 뭘까? 딥러닝 교재나 활성화함수를 parameter로 지정할 때, 항상 softmax, sigmoid는 봐왔을 것이다. 단순하게 지수함수를 전체 지수함수의 합으로 나눈 값이 아닌 어떤 동작을 하는지, 왜 이름은 softmax인지 알고싶었다. Sof

2021년 11월 23일
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Attention is all you need

Transformer 모형의 핵심이 되는 attention 방법을 소개

2021년 11월 14일
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벨만 방정식(Bellman equation)

벨만 방정식의 유도

2021년 11월 8일
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딥러닝 - Keras-ocr 튜토리얼

https://brunch.co.kr/@kakao-it/318OCR은 이미지 속에서 영문을 Bounding box로 찾고, B-box 내 어떤 text가 포함되는지 알 수 있는 시스템입니다.Text Detection(이미지 속에서 문자 영역을 찾아내는 것)은

2021년 10월 29일
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Pytorch 딥러닝 프레임워크 사용하기

데이터를 불러와 batch 단위로 생성하기.Pytorch에서 제공하는 여러가지 함수로 모델 생성하기.모델의 최적의 파라미터를 학습시키기.(거의 공식)nn: Deep learning model에 필요한 모듈이 모아져 있는 패키지ex) nn.Linear(128, 128),

2021년 10월 28일
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딥러닝 OCR(4) - Text recognition + Attention

Attention과 Transformer가 딥러닝 분야에 큰 변화를 가져왔습니다. OCR 분야에서도 적용이 되었습니다! 1. Attention sequence prediction [1] CTC를 활용하는 CRNN의 경우, column에 따라 prediction된

2021년 10월 26일
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딥러닝 OCR(3) - Unsegmented Data, CRNN, CTC, TPS

https://unsplash.com/photos/S20PlUJRviI글자 이미지들은 문자 순서대로 정보를 갖고 있습니다.위의 이미지는 클립으로 'YOU'라 적혀 있는데요. 이미지에서 "Y", "O", "U"의 영역은 이미지상에서 분리가 가능합니다.하지만 이와

2021년 10월 26일
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딥러닝 OCR(2) - Text detection(Regression, Segmentation, CRAFT, PMTD)

Text detection + Text recognition 이번엔 딥러닝을 이용해 이미지에서 텍스트의 위치를 찾는 Text Detection 방법에 대해 공부할 예정입니다. Object Detection과 Segmentation을 위한 기법들이 떠오를 수 있습니

2021년 10월 26일
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딥러닝 OCR(1) - OCR 개념, 딥러닝 이전의 OCR

오늘은 OCR을 공부하려고 합니다. OCR은 Optical Character Recognition의 줄임말입니다.1딥러닝 기반의 OCR은 위의 그림에서 보이는 것처럼, 이미지 속 문자를 읽는 문자 영역 검출 Text detection과 검출된 영역의 문자를 인식하는 T

2021년 10월 25일
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딥러닝 Segmentation(7) - Upsampling의 다양한 방법

지금까지 Segmentation의 종류와 접근 방식에 대해서 알아보았습니다. 논문을 직접 리뷰한 것도 아니고 논문 리뷰를 보고 리뷰했을 뿐인데, 머리가 지끈거리긴 하네요.😳Segementation에서는 masking 단계에 Upsampling이 중요하게 사용되었다는

2021년 10월 20일
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딥러닝 Segmentation(6) - segmentation 평가(Pixel Accuracy, Mask IOU)

https://www.jeremyjordan.me/evaluating-image-segmentation-models/지금까진 딥러닝 기반의 semantic segmentation을 수행하는 방법을 확인했고, 이제 모델을 평가하는 평가 지표를 알아보겠습니다.일반

2021년 10월 20일
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딥러닝 Segmentation(5) - DeepLab 계열

0️⃣ 딥러닝 Segmentation(1) - 개념, 용어, 종류(Semantic, Instance segmentation)1️⃣ 딥러닝 Segmentation(2) - Semantic/Instance Segmentation2️⃣ 딥러닝 Segmentation(3) -

2021년 10월 20일
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딥러닝 Segmentation(4) - U-Net

Segmentation을 위한 대표적인 방법이 있다고 합니다.FCN(Fully Convolution Network)U-NetDeepLab 계열이렇게 크게 세 가지가 있는 것 같은데 이번 게시글은 U-Net의 내용을 다뤄볼 예정이며0️⃣ 해당 논문📃: U-Net: Co

2021년 10월 19일
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딥러닝 Segmentation(3) - FCN(Fully Convolution Network)

Segmentation을 위한 대표적인 방법이 있다고 합니다.FCN(Fully Convolution Network)U-NetDeepLab 계열이렇게 크게 세 가지가 있는 것 같은데 이번 게시글은 FCN의 내용을 다뤄볼 예정이며0️⃣ 해당 논문📃: Fully Convo

2021년 10월 19일
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딥러닝 Segmentation(2) - Semantic/Instance Segmentation

\[https://arxiv.org/abs/1511.00561https://www.researchgate.net/figure/The-example-cucumber-leaf-images-a-scanned-image-before-segmentation-w

2021년 10월 19일
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