AI73 8.1 Bag of Visual Words In this lecture, we are going to learn 'Bag of Visual Words'. In last lecture, we learned how classical image classification pipeline looks. What object do these parts belong to? An object is consists of a collection of local features (bag-of-features) Some local feature are very informative. It can deal well with occlusion, scale invariant, rotation invariant. Spatial information of local featu.. 2020. 7. 30. 8.0 Image classification In 'Computer Vision Materials' category, I am going to summarize the data about Computer Vision. ● Classification Classification is used in many ML parts, but today we are going to concentrate on image classification. The object in the yellow bow a street light or not? Not only general object, we can also find specific object. Like finding out whether the object is Potala palace or not? Not only.. 2020. 7. 30. Pytorch 함수들 도움이 되는 Pytorch 함수들을 정리하겠다. ● Tensor 생성 º 랜덤한 값을 가지는 텐서 생성 1. torch.rand() : 0과 1 사이의 숫자를 균등하게 생성 2. torch.rand_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의 3. torch.randn() : 평균이 0이고 표준편차가 1인 가우시안 정규분포를 이용해 생성 4. torch.randn_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의 5. torch.randint() : 주어진 범위 내의 정수를 균등하게 생성, 자료형은 torch.float32 6. torch.randint_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의 7. torch.randperm() : 주어진 범.. 2020. 2. 25. [밑바닥] 1. 헬로 파이썬 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 카테고리에는 사이토 고키의 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 책을 정리하도록 하겠다. 1.1 파이썬이란? ● 파이썬 파이썬은 간단하고 배우기 쉬운 프로그래밍 언어로, 오픈 소스여서 무료로 이용 가능하고 영어와 유사한 문법으로 비교적 익숙하며 컴파일 과정이 없어서 편리하다. 읽기 쉽고 성능도 뛰어나고 데이터가 많거나 빠른 응답이 필요할 경우에도 적합하다. 기계학습과 데이터 과학 분야에서 널리 쓰이고, 넘파이(Numpy)와 사이파이(Scipy)와 자주 함께 쓰인다. 카페(Caffe), 텐서플로(Tensorflow), 체이너(Chainer), 테아노(Theano) 등의 유명 딥러닝 프레임워크에서 파이썬용 API를 제공한다. ● 자주 사용하는 외부 라이브러리 이 책은 밑바닥부터 딥러닝.. 2020. 2. 17. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 ··· 19 다음
