이번 포스팅은 standford university의 cs231 lecture 9와 EECS 498.008 / 598.008 강의의 Lecture 13 Object Detection, Lecture 14 Object Detectors, Lecture 15 Image Segmentation을 참고했습니다. cs231n 강의를 몇 개월째 공부하고 있지만(언제 끝낼거니^^), 개인적으로 후반부터는 EECS의 강의와 강의 자료가 더 상세히 설명되어 있고, 좋다고 느껴졌습니다. cs231n의 기원과 원천은 결국 Justin의 영혼에서 비롯된 것이 아닌가? 하는 생각. 아무튼 위 4개의 슬라이드를 바탕으로 정리한 글이며, 특히 이 글에서 첨부된 이미지는 강의 자료를 바탕으로 직접 제작한 PPT 이미지라서 이미지 사..
이번 포스팅은 standford university의 cs231 lecture 8를 공부하고, 강의와 슬라이드를 바탕으로 정리한 글임을 밝힙니다. What's going on inside ConvNets? 이전 lecture에서 CNN Architecture를 살펴보고, 지금까지는 어떻게 CNN을 학습시킬 것인지를 배웠고, 다양한 문제를 풀기 위해서 CNN Architecture를 어떻게 설계하고 조합해야 하는지를 배웠습니다. 그렇다면 Convolution Neural Networks 안에서는 무슨 일이 일어나고 있을까요? CNN의 내부는 어떻게 생겼을까요? CNN이 어떤 종류의 feature를 찾고 있는 것일까요? 이번 Lec8의 내용은 Visualizing and Understanding입니다. 컨볼..
이번 포스팅은 standford university의 cs231 lecture 5를 공부하고, 강의와 슬라이드를 바탕으로 정리한 글임을 밝힙니다. Reference 💻 유튜브 강의: Lecture 5 | Convolutional Neural Networks 💻 한글 강의: cs231n 7강 CNN 📑 slide: PDF 📔 1. CNN 개요 📔 2. Why CNN? 📔 3. CNN의 구조 📗 Intuitively Understanding Convolutions for Deep Learning 📕 06. 합성곱 신경망 - Convolutional Neural Networks Contents Reference Contents Outline Multi-layered Neural Network 문제점 Why C..
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