샤트의 빛나는 프로그래밍

안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. Abstract, Introduction을 읽고 제 언어대로 해석해 적은 것입니다. 전체 내용은 추후 업데이트 예정입니다. 일시: 2021.05.25(화) 오늘 읽어볼 논문은 'Single Shot MultiBox Detector'입니다. 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf Abstract(요약) 여기서는 single deep 신경망을 이용해 객체를 탐지하는 방법을 소개한다. SSD라고 하는 이 방법은 bbox의 출력 공간을 feature map마다 각각 다른 종횡비와 비율을 적용한 default box와 이산화하는 방법이다. 예측할 때는 네트워크는 각각 default box의 객체 카테고리의 점수(정확도인듯)를..

안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. Abstract, Introduction을 읽고 제 언어대로 해석해 적은 것입니다. 전체 내용은 추후 업데이트 예정입니다. 일시: 2021.05.11(화) 오늘 읽어볼 논문은 'Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks'입니다. 논문 링크: arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf Abstract(요약) 기존의 ConvNet들은 고정된 resource에 의해 개발되었다. 하지만 이러한 경우 성능(정확도) 개선에 한계를 느끼게 된다. 이 논문에서는 depth, width, resolution을 조절해 성능을 향상시킬 수 있다. 여기에서는 depth, width, resolution을 ..

안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. Abstract, Introduction을 읽고 제 언어대로 해석해 적은 것입니다. 전체 내용은 추후 업데이트 예정입니다. 일시: 2021.04.13(화) 오늘 읽어볼 논문은 'Deep Residual Learning for Image RecognitionDensely Connected Convolutional Networks'입니다. 논문 링크: arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf Abstract(요약) 최근의 연구는 컨볼루션 네트워크가 입력에 가까운 계층과 출력에 가까운 계층 사이의 짧은 연결을 포함할 경우 훈련하기에 훨씬 더 깊고 정확하며 효율적일 수 있다는 것을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 관찰을 수용하고 각 계층을 피드포워드..

안녕하세요 프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. Abstract, Introduction을 읽고 제 언어대로 해석해 적은 것입니다. 전체 내용은 추후 업데이트 예정입니다. 일시: 2021.03.30(화) 오늘 읽어볼 논문은 'Deep Residual Learning for Image Recognition'입니다. 논문 링크: arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf Abstract(요약) 딥러닝 학습에서 레이어의 깊이가 깊어질 수록 학습하기 어렵다. 기울기 Vanishing, Exploding, Overfitting 등 다양한 문제들이 발생할 수 있다.이 논문에서는 기존보다 더 깊은 모델이지만 더 훈련을 잘 되는 기법인 '잔차 학습 프레임워크'를 제시한다. (물론 실험을 통한 결과와 함께) ..