# DNN

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2.Feed Forward Network

앞먹임 신경망 인접한 계층들과 결합하는 구조 입력 -> 출력 일방통행 다층 퍼셉트론 퍼셉트론 $$u = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + b$$ $$z = f(u)$$ w : 가중치(그래프의 좌우 변화) b : 바이어스(편향, 그래프의 좌우 이동) f

2021년 11월 15일
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1.Neural Network

고수준의 데이터 처리를 위해 생물의 신경 회로망을 모방어려움. 1980년대 다층 신경망 학습법 역전파(Backpropagation)신경망의 오차를 다시 입력 계층으로 그러나, overfitting(과적합), grdient vanishing(기울기 소실) 문제 발생-여전

2021년 11월 15일
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[Computer Vision] Super Resolution for Smartphones

Super Resolution for Smartphones <Keywords> Smartphone, Real-time Video Processing, Nyquist Frequency, Super Resolution

2021년 10월 8일
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cv2.dnn.readNet()로 이미지 처리하기

readNet() 함수는 전달된 framework 문자열, 또는 model과 config 파일 이름 확장자를 분석하여 내부에서 해당 프레임워크에 맞는 readNetFromXXX() 형태의 함수를 다시 호출해준다.모델 확장자에 따라 호출하는 함수가 다르다..caffemo

2021년 9월 10일
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Deep Neural Network-Application

여기에서는 각각의 정의된 함수의 코드를 설명하지 않는다. 함수의 내용을 알기 위해서는 이전 글을 참고하길 바란다.이전 글에서 설명했던 함수들을 가지고 전체 DNN모델을 만들어보자. 잘 이해했다면 이번 내용은 어렵지 않다.이번 글에서는 "고양이 vs 안고양이" 데이터셋을

2021년 8월 20일
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Object Detection의 이해

Object Detection과 Segmentation 개요 / Object Detection 주요 구성 요소 / Object Localization과 Detection의 이해 / 영역 추정과 슬라이딩 윈도우와의 비교 등

2021년 8월 2일
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OT 및 실습 환경 구축하기

딥러닝 Computer Vision의 핵심 / 실습 도구 / 사전 지식 / 실습 환경 구축하기

2021년 7월 29일
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[Computer Vision] Neural Blind Deconvolution Using Deep Priors

Neural Blind Deconvolution Using Deep Priors 논문 정리

2021년 7월 9일
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ML&DNN

기초를 다지기 위해 다시 한번 개념을 익히는데 "케라스 창시자에게 배우는 딥러닝"을 추천합니다.

2021년 6월 30일
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[OneDNN] Dropout Performance 구현

Dropout의 학습(drop neurons) 및 추론(rescale)에 대한 부분 최적화.rescale operation을 학습 단으로 옮기고 추론시에는 Dropout레이어를 완전삭제하도록 연구중(정확히는 rescale = 1)학습시 Dropout 시간(랜덤함수 소요

2020년 11월 9일
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OneDNN

vsAdd와 cblas_saxpy는 성능차이가 없다. vsAdd의 경우 R이 B와 다르면 시간이 5배로 오래 걸린다.intel DSA 설치OpenCL 설치OpenCL Tools를 설치하면 된다.DPC++ 설치oneAPI를 사용해서 모든 oneAPI를 설치하여 사용 하는

2020년 11월 9일
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이진 마스크 이미지 압축률

세그멘테이션 레이블링시 정보를 저장하기 위해 압축 방법들을 비교해 보았다.uchar 타입으로 저장하게 되면 255개의 레이블만 인식할 수 있기에 기각.(인덱스 매핑을 쓰면 완화되나, 한 이미지에 255개 이상의 레이블이 등장하면 문제가 된다.)int32로 저장하게 되면

2020년 11월 9일
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[Neural Network] Single Layer Perceptron

단층 퍼셉트론은 선형 분류기 이다. Neural Networks 의 기본이 되는 Neuron 1개짜리 Single Layer Perceptron 을 C 로 구현한다.입력의 크기는 고정되지 않지만, 이해를 위해 위 그림에서는 x1, x2 2개의 좌표를 입력으로 받는 단층

2020년 11월 9일
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[PascalVOC]

PascalVOC는 표준화된(표준화가 되고 싶은) 이미지 데이터 세트 이다.VOC 는 2005년부터 2012년 까지 데이터를 제공하며, 많은 딥러닝 툴의 성능 평가 지표로 사용되고 있다. 주로 2007과 2012를 사용하며 2007은 train,valid,test 모두

2020년 11월 9일
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[YOLOv2]

==batch== : 한번에 몇장을 처리할지를 결정한다. ==subdivisions== : batch를 이 값만큼 나누어서 처리한다.즉! GPU 메모리만 충분하다면 batch 를 높이거나 subdivisions 를 낮추어 학습속도를 빠르게 할 수 있다.GTX 1080

2020년 11월 9일
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