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히비스서커스의 블로그

[CS231n 11] Detection and Segmentation

※이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 11강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 앞서 자세히 배웠던 Computer Vision에서의 Task는 Image Classficiation으로 이미지 한 장에 대한 label을 맞추는 테스크였다. 이제 Computer Vision에서의 다른 Task들이 무엇이 있고 어떻게 수행하는지 살펴보자. 크게 Semantic Segmentation, Classification + Localization, Object Detection, Instance Segmentation 4가지를 살펴보자. 간단하게 각각의 개념만 짚고 넘어가자면 Semantic Segmentation은 이미지 안의 모든 픽셀들을 카테고리화 하..
Theory/Computer Vision 2021. 9. 6. 23:53
[CS231n Midterm] Short Answer

※이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 Midterm문제와 Solution을 참조하여 작성하였음을 먼저 밝힙니다. 도움을 주신 아이펠 대전 1기 CS231n 풀잎스쿨 분들께 감사를 표합니다.※ 1~2번 문제는 다음의 블로그를 참조해주세요! https://shinest-programming.tistory.com/24 [cs231n]midterm 중간고사 풀이 2021.3.29 16:19 안녕하세요 프로그램밍을 배우는 빛나는 샤트입니다. 스탠포드 대학의 딥러닝 강의인 cs231n의 중간고사 풀이입니다. 문제와 풀이 pdf파일은 이 블로그 글의 하단의 github 링크에 있습 shinest-programming.tistory.com 3.1 Backpropagation..
Theory/Computer Vision 2021. 3. 25. 16:55
[CS231n 9] CNN Architectures

※이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 9강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 이전 7강에서는 Training Neural Netwroks 2에 관하여 살펴보았다. 2021/02/14 - [Programming/CS231n] - [lecture 7] training neural network 2 [lecture 7] training neural network 2 ※이 내용들은 전적으로stanford university의 CS231n 2017 7강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 이전 6강에서는 Training Neural Networks 1에 관해서 살펴보았다. 2021/02/07 - [Programmi.. biology-s..
Theory/Computer Vision 2021. 2. 21. 21:57
[CS231n 7] training neural network 2

※이 내용들은 전적으로stanford university의 CS231n 2017 7강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 이전 6강에서는 Training Neural Networks 1에 관해서 살펴보았다. 2021/02/07 - [Programming/CS231n] - [Lecture 6] Training Neural Networks 1 [Lecture 6] Training Neural Networks 1 ※이 내용들은 전적으로stanford university의 CS231n 2017 6강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 이전 5강에서는 Convolutional Neural Networks에 관해서 살펴보았다. 2021/02/01 - [Program.. biology..
Theory/Computer Vision 2021. 2. 14. 13:49
[CS231n 6] Training Neural Networks 1

※이 내용들은 전적으로stanford university의 CS231n 2017 6강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 이전 5강에서는 Convolutional Neural Networks에 관해서 살펴보았다. 2021/02/01 - [Programming/CS231n] - [Lecture 5] Convolutional Neural Networks [Lecture 5] Convolutional Neural Networks ※ 이 내용들은 전적으로stanford university의 CS231n 2017 5강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 이전 4장에서는 Backpropagation과 Neural Networks에 관하여배웠다. 2021/01/25 - [Progra...
Theory/Computer Vision 2021. 2. 7. 17:40
[CS231n 5] Convolutional Neural Networks

※ 이 내용들은 전적으로stanford university의 CS231n 2017 5강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다.※ 이전 4장에서는 Backpropagation과 Neural Networks에 관하여배웠다. 2021/01/25 - [Programming/CS231n] - [lecture 4] Introduction to Neural Networks [lecture 4] Introduction to Neural Networks ※ 이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 4강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다. ※ 이전 3장에서는 Loss Function과 Opitmization을 살펴보았다. 2021/01/13 - [Progra..
Theory/Computer Vision 2021. 2. 1. 21:46
[CS231n 4] Introduction to Neural Networks

※ 이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 4강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다. ※ 이전 3장에서는 Loss Function과 Opitmization을 살펴보았다. 2021/01/13 - [Programming/CS231n] - [Lecture 3] Loss Functions [Lecture 3] Loss Functions ※ 이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 3강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다. ※ 이전에 공부한 내용에서는 Linear classification의 모델의 구조를 살펴보았다. 20. biology-statistics-programming.tistory.com 2021..
Theory/Computer Vision 2021. 1. 25. 21:00
[CS231n 3] Optimization

※ 이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 3강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다. ※ 2021/01/13 - [Programming/AIffel] - [Day 9] Loss Functions [Day 9] Loss Functions ※ 이 내용들은 전적으로 stanford university의 CS231n 2017 3강 강의 내용을 기반으로 작성하였음을 먼저 밝힙니다. ※ 이전에 공부한 내용에서는 Linear classification의 모델의 구조를 살펴보았다. 20. biology-statistics-programming.tistory.com 지금까지의 내용을 전체적으로 보자면 - 분류 함수 f(x) : image classification을 ..
Theory/Computer Vision 2021. 1. 18. 20:11
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