안녕하세요. 오늘은 꽤나 흥미로운 포스팅을 하나 준비해왔습니다. 최근에 딥 러닝의 추세라고 볼 수 있는 강화학습과 관련된 포스팅입니다. 본문은 아래와 같습니다. 링크 Policy Gradient Reinforcement Learning in PyTorch Solving the OpenAI gym problem with policy gradient learning medium.com 강화학습에 대해서 설명하기 위해서 먼저 environment와 agent에 대해서 설명해야합니다. agent는 딥 러닝으로 생각해보면 모델이 됩니다. agent는 항상 특정 state에서 최상의 reward를 얻기 위한 action을 취하게 됩니다. 그 reward와 다음 state에 대한 정보는 environment와 상호작..
안녕하세요. 오늘의 번역할 포스트는 아래의 링크입니다. https://towardsdatascience.com/building-a-face-recognizer-in-python-7fd6630c6340 Building a Face Recognizer in Python Step-by-step guide to face recognition in real-time using OpenCv library towardsdatascience.com 제목에서도 보시다싶이 오늘은 파이썬의 opencv 라이브러리를 이용해서 얼굴 인식기를 구현해보도록 하겠습니다. 기본적으로 얼굴 인식은 현재 스마트폰이나 얼굴 인식으로 여는 현관과 같이 널리 사용되고 있는 기술 중에 하나입니다. 그만큼 연구가 활발하다는 소리이겠죠. 이번 포스..
안녕하세요. 이번 포스팅에서는 제가 구독하는 사이트 중에 하나인 Medium이라는 사이트의 기사를 번역하는 일을 해보도록 하겠습니다. 오늘 번역할 기사의 링크는 아래와 같습니다.링크 Medical images segmentation using Keras https://github.com/soribadiaby/Deep-Learning-liver-segmentation towardsdatascience.com 이 글을 써주신 Soriba D.님에게 먼저 감사의 인사를 하도록 하겠습니다. Segmentation은 의학 영상 처리에서 기초적이고 중요한 분야 중에 하나입니다. 이러한 Segmentation 작업은 주로 자동화나 반자동화된 작업으로써 2D, 3D 영상에서 어떤 객체를 찾는 것이 목표입니다. 이때, ..
안녕하세요. 오늘은 CVPR 2019에 MIT에서 나온 Data augmentation using learned transformations for one-shot medical image segmentation입니다. 논문 출처는 https://arxiv.org/pdf/1902.09383.pdf 입니다. 코드는 https://github.com/xamyzhao/brainstorm 에 있으니 참고하시길 바랍니다.(조만간 코드 분석 포스팅도 올리겠습니다.) 혹시 method부터 보고 싶으신 분은 넘어가시면 됩니다. 0. Abstract 더보기 image segmentation은 medical에서 중요한 분야 중 하나입니다. 최근들어 CNN 기반 image segmentation은 SOTA(state-of-..
본 논문은 MIDL 2018에 accept된 논문으로 Mix up 알고리즘 기반 Data Augmentation을 제안하고 있습니다.(https://openreview.net/forum?id=rkBBChjiG) 1. Introduction Data Augmentation의 목적은 훈련 데이터 셋의 양을 인위적으로 늘림으로써 모델의 일반화를 증가시키는 것입니다. 특히 segmentation의 경우 image와 해당 mask, 즉 label image에 동일한 변형을 해주어야합니다. 예를 들어 image에는 30도 회전을 적용하고 mask에는 50도 회전을 적용하면 변형된 mask는 변형된 image의 mask가 아니게 되는 것이죠. 이러한 Data Augmentation은 회전, 뒤집기와 같은 변형을 통해..
안녕하세요. 제 블로그에서는 주로 이미지 처리 관련 논문을 리뷰 해볼 생각입니다. 특히, 현재 관심사는 Medical image에서의 Data Augmentation에 관심이 많아 관련 논문을 많이 읽어볼 생각입니다. 순서는 논문의 섹션과 동일하게 진행할 것입니다. 리뷰한 논문의 틀린 점이나 다른 생각이 있으시다면 언제든지 댓글로 의견을 남겨주시길 바랍니다.
