반응형 개발자 썸네일형 리스트형 Pytorch Study -1일차 먼저 필자는 Embedded SW개발로 6~7년차이며, AI 도메인에서 일한지는 1년 정도의 경력이라고 보면된다. 그간 일하면서 Tensorflow와 Pytorch를 번갈아 사용했는데 이번 기회에 Pytorch만을 사용하게 되면서 정리하려 한다. 딥러닝 파이토치의 전체 시나리오를 나타내는 자료다. Autograd-자동미분 Autograd 패키지에 대해 알아보겠습니다😃 https://github.com/Steve-YJ HesseyInsight/deep-learning-from-scratch-studying This repository contains a series of attempts and failures to implement deep learning from scratch. - HesseyInsig.. 더보기 ResNet 논문 리뷰[퍼옴] 오늘은 Deep Residual Learning for Image Recognition에서 마이크로소프트팀이 소개한 ResNet에 대해 다뤄보려 한다. ResNet은 수학적으로 어려운 개념이 적용되었다기보다는 방법론적으로 신박한 개념이 도입되었는데, 바로 잔차 (Residual)라는 개념이다. residual 개념 Residual이란 쉽게 말해서 결과의 오류 정도로 생각하면 되는데 Y에서 X를 뺀 나머지라고 생각하면 된다. 그렇기에 이전에는 Residual을 평가의 기준으로만 삼았지, 이를 이용해 학습을 진행한다는 생각은 없었는데 마이크로소프트에서는 이 Residual을 학습하는데 이용하였고, 그 결과 ILSVRC 2015에서 1위를 차지할 수 있었다! 그럼 무려 152 layer를 달성할 수 있었던 R.. 더보기 Python if __name__ == “__main__” 구문에 대해 if __name__ == "__main__": //코드 //코드 . 해당 모듈이 임포트된 경우가 아니라 인터프리터에서 직접 실행된 경우에만, if문 이하의 코드를 돌리라는 명령입니다. 왜그럴까요? . 모듈을 실행할 수 있는 방법은 직접 실행하거나 임포트하거나. . 예를 들어, excuteThisModule.py가 다음이 전부라고 해보지요. //excuteThisModule.pydef func(): print("function working") if __name__ == "__main__": print("직접 실행") print(__name__) else: print("임포트되어 사용됨") print(__name__) 이 모듈을 실행할 수 있는 방법은 두 가지 입니다. 1️⃣ 인터프리터에서 직접 실행하거.. 더보기 Object Detection -YOLO [복습] YOLO (You Only Look Once) 가장 빠른 객체 검출 알고리즘 중 하나 256x256 사이즈의 이미지 GPU 사용 시, 초당 170프레임(170FPS, frames per second), 이는 파이썬, 텐서플로 기반 프레임워크가 아닌 C++로 구현된 코드 기준 작은 크기의 물체를 탐지하는데는 어려움 YOLO Backbone 백본 모델(backbone model) 기반 특징 추출기(Feature Extractor)라고도 불림 YOLO는 자체 맞춤 아키텍쳐 사용 어떤 특징 추출기 아키텍쳐를 사용했는지에 따라 성능 달라짐 마지막 계층은 크기가 𝑤×ℎ×𝐷인 특징 볼륨 출력 𝑤×ℎ는 그리드의 크기이고, 𝐷는 특징 볼륨 깊이 YOLO의 계층 출력 마지막 계층 출력은 𝑤×ℎ×𝑀 행렬 𝑀=𝐵×(𝐶+5) .. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 39 다음
