안녕하세요. 최근 들어 딥 러닝 모델에서 확률 모델을 사용하는 것에 큰 관심이 생겨 정리를 한번 해보려고 합니다. 교재는 Probabilistic Machine Learning: An Introduction (Murphy)를 참고하였습니다. 이전에 확률 및 통계와 관련된 포스팅을 한적은 있지만 이를 기계학습과 엮어서 설명한 적은 없기 때문에 아는 내용은 빠르게 넘어가고 모르는 내용만 자세하게 작성하도록 하겠습니다. 오늘은 간략한 Introduction만 진행하도록 하겠습니다. What is Machine Learning?Def. 1. 기계학습 (Machine Learning)컴퓨터 프로그램이 $P$로 측정된 $T$의 작업 성능이 $E$ 경험을 통해 향상되는 경우, 특정 작업 $T$ 및 성능 평가 지표 ..
안녕하세요. 오늘 리뷰할 논문은 ECCV2018에 나왔던 Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection이라는 논문입니다. 이번 논문도 역시 Object Detection을 위한 논문이기는 하나 본 논문에서 제안하는 RFB는 현재 다양한 Segmentation task에서도 활용되고 있기 때문에 충분히 읽어볼만한 가치가 있는 논문입니다. Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection Current top-performing object detectors depend on deep CNN backbones, such as ResNet-101 and Inception, b..
안녕하세요. 오랜만에 논문 리뷰를 하게 되었습니다. 오늘 리뷰할 논문은 CVPR2020에서 등재된 EfficientDet:Scalable and Efficient Object Detection이라는 논문입니다. 비록 제가 Object Detection과 관련된 공부는 거의 해보지는 않았지만 지식을 넓히는 차원에서 간단하게 정리해보도록 하겠습니다. EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection Model efficiency has become increasingly important in computer vision. In this paper, we systematically study neural network architecture design choi..
안녕하세요. 최근 논문과 세미나에 바쁜 나날을 보내다가 오랜만에 관심있는 아티클을 정리하는 시간을 가져보았습니다. 원본은 아래의 링크를 참고해주시면 됩니다. medium.com/analytics-vidhya/what-is-self-supervised-learning-in-computer-vision-a-simple-introduction-def3302d883d What is Self-Supervised-Learning in computer vision? A simple Introduction. “If intelligence is a cake, the bulk of the cake is unsupervised learning, the icing on the cake is supervised learning..
안녕하세요. 오늘 정리할 아티클은 머신러닝 기반 응용에서 가장 중요한 하이퍼파라미터 최적화와 관련된 내용을 정리하도록 하겠습니다. 아래의 원본 링크를 참조하였습니다. towardsdatascience.com/how-to-do-hyperparameter-tuning-on-any-python-script-in-3-easy-steps-8dc55d648cac How to Do Hyperparameter Tuning on Any Python Script in 3 Easy Steps You wrote a Python script that trains and evaluates your machine learning model. Now, you would like to automatically tune hyperpar..
안녕하세요. 오랜만에 논문 리뷰 포스팅을 하게 되었습니다. 이전에도 논문은 간간히 읽었는 데 포스팅 해야된다는 것을 까먹고 이제 올리게 되었습니다. 오늘 리뷰할 논문은 사실 이전에 제가 올렸던 segmentation, data augmentation과는 다른 주제를 가지고 있습니다. 이 논문은 Frequency domain이 CNN의 일반화 성능을 어떤 식으로 도와줄 수 있는 지에 대해서 설명하고 있는 논문입니다. 바로 시작해보도록 하죠. 이 논문의 중심 가정은 frequency domain의 high component와 image semantic 간의 어떤 관계가 있다는 것입니다. Figure 1은 설명하면 high frequency와 image semantic 간에는 분명히 분포를 통해서 관계성이 존..
안녕하세요. 오늘은 굉장히 유명한 논문인 Deep Convolution GAN이라는 논문의 원리를 간단하게 설명하고 코드 구현을 해보도록 하겠습니다. 블로그의 원문은 아래의 링크를 참조해주세요. https://medium.com/swlh/dcgan-under-100-lines-of-code-fc7fe22c391 DCGAN Under 100 Lines of Code Although Deep Convolutional GAN has been visited time and again, the ones reading the paper Unsupervised Representation Learning with Deep… medium.com 먼저, GAN(Generative Adversarial Networks)는 ..
안녕하세요. 오늘도 Medium 포스트를 번역하는 포스팅을 해보도록 하겠습니다. 오늘의 포스팅은 제가 가장 처음에 했던 everyday-image-processing.tistory.com/95와 꽤나 유사합니다. 하지만 차이점은 3D 영상을 그대로 사용하는 지 안하는 지가 가장 큰 차이점입니다. 아티클 정리 - Medical images segmentation with Keras: U-net architecture 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 제가 구독하는 사이트 중에 하나인 Medium이라는 사이트의 기사를 번역하는 일을 해보도록 하겠습니다. 오늘 번역할 기사의 링크는 아래와 같습니다.링크 Medical im everyday-image-processing.tistory.com 아래 링크는 원본입니다...
