분류 전체보기117 [DNN] Alexnet 리뷰 및 구현 (NIPS 2012) 안녕하세요 pulluper :) 입니다! 오늘은 deep learning 의 시대로 이끌었다고 해도 과언이 아닌 그 논문! Alexnet 에 대하여 알아보겠습니다. 저자분들은 다음과 같은데 딥 러닝 분야에서 가장 유명하신분들 입니다. 논문은 다음 링크 [here] 에서 보실 수 있고 저는 실제 구현에 필요한 부분에 집중하여 리뷰를 해 보겠습니다. 이 논문이 주목받았던 이유중 하나는 ILSVRC 라는 이미지 인식 대회에서 이전, 그리고 동년도의 알고리즘들에 비해 월등한 성능을 가진 인식 알고리즘을 개발했기 때문이기도 한데요, 다음 그림의 왼쪽은 연도별 ILSVRC의 성능이고, 오른쪽은 alexnet 이전에 알고리즘들과의 비교를 나타냅니다. 2012년에 그전에 0.26 인 error rate 가 0.16 으.. 2021. 9. 24. [Python] python model config 하기 - configuration (argparse, ymal) 이용 안녕하세요~ pulluper 입니다. 오늘은 deep neural network 를 학습할 때, 그 구성을 변경하는데 많이 쓰이는 argparse 와 ymal 에 대하여 알아보겠습니다. 😊 대규모 혹은 논문을 위한 실험은 여러가지의 구성요소를 고려해야 합니다. 어떤 model 을 학습할 때, 최적의 hyper-parameter 를 찾기 위해서 learning rate, epoch등을 바꾸면서 실험을 해야 합니다. 예를들어 Learning rate 에 따른 performance 의 변화를 알고 싶다고 합시다. 이때, 매번 실험 할 때마다 코드상에서 learning rate 를 바꾸어 주는것 보다 프로그램 외부에서 입력을 하여 그 요소만 변하게 하는 것이 효율적입니다. 또한 github등에서 프로젝트를 다운.. 2021. 9. 14. [Object Detection] FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection (NIPS2019) 안녕하세요! pulluper 입니다. 오늘은 NeurIPS 2019 에 발표된 FreeAnchor 에 대하여 리뷰해보는시간을 가져보겠습니다! 저자는 Xiaosong Zhang 등 5분으로 object detection 을 하셨던 분들입니다. 이 paper 의 가장 큰 특징은 MLE의 관점으로 object detection 을 제안했다는 것입니다. 먼저 MLE 에 대하여 알아보겠습니다. likelihood 이를 위해 likelihood 에 대하여 알아보겠습니다. 위키피디아에 likehood 에 대하여 찾아보면 다음과 같이 나옵니다. In statistics, the likelihood function (often simply called the likelihood) measures the goodness .. 2021. 8. 22. Exploring Simple Siamese Representation Learning 간단리뷰 (CVPR2021) 안녕하세요 pulluper입니다! 오늘은 simple review 로 돌아왔습니다. 구현까지의 무거운 리뷰보다는 아이디어를 얻는 정도의 simple review 를 만들어 최신의 논문이나 관심있는 분야를 탐구해 보도록 하겠습니다. 😇 인트로) 오늘은 Exploring Simple Siamese Representation Learning 이라는 CVPR2021 의 비교적 최신 논문에 관한 이야기입니다. 또한 "Best Paper Honorable Mentions" 라는 title 을 가진 논문이기도 합니다. 이 논문은 FAIR(Facebook AI Research) 에서 Xinlei Chen 이라는 분이 무려 Kaiming He 와 함께 쓴 논문입니다. 문제제기) 여기서 해결하고자 하는 문제는 collap.. 2021. 8. 1. 여러 distance 정리 - 1 안녕하세요~! pulluper 입니다. :) 오늘은 machine learning 에서 사용하는 여러가지 distance 를 비교, 분석 해 보는 시간을 가져보려고 합니다. 요새 '사회적 거리두기' 가 4단계로 지정된다고 하는데요. 여기서 '거리' 란 무엇일까요? 위키피디아에 따르면 "거리(距離)는 어떤 사물이나 장소가 공간적으로 얼마나 멀리 떨어져 있는가를 수치로 나타낸 것이다." 라고 하네요! 즉, 거리란 얼마나 차이가 있느냐의 개념으로 이해 할 수 있겠네요! 1. 거리란? machine learning 에서도 이 거리의 개념이 아주 많이 사용됩니다. 수학적으로 거리는 어떤 집합 X위의 함수로 정의됩니다. 집합X의 두원소 x, y 에 대하여, 그 두 원소간의 거리는 다음과 같이 정의됩니다. d: X .. 2021. 7. 11. [Object Detection] bounding box coordinates 설명과 pytorch 구현 안녕하세요 "pulluper" 입니다. 오늘은 object detection 에서 실제 box 를 다룰때의 2가지의 좌표를 알아보고 서로 바꾸는 코드를 pytorch로 알아보겠습니다. :-) object detection box coordinates object detection 에서는 bounding box 를 다룰 때, 보통 2가지 coordinate 로 box 를 다룹니다. center coordinates corner coordinates 특히 IoU(loss) 를 다룰때는 corner coordinates 를 사용하며, anchor 나 MSELoss 를 다룰때는 center coordinates 를 사용합니다. 위 사진에서 파란 색으로 표시된 좌표는 bounding box를 좌상점과 우하점으로 .. 2021. 5. 9. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 20 다음
