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Visual Interpretability for Convolutional Neural Networks 용어정의 요약 시각화방법 및 구현 Occlusion Visualization Saliency Map SmoothGrad Generate Specific Classmap Class Activation Mapping(CAM) 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 콘볼루션 뉴럴네트워크는 여러겹의 레이어에 입력이미지를 통과시킴으로써 이미지 내 대상를 인지하고 무엇인지 구분할 수 있다. 하지만 모델이 이미지 내에서 어느부분을 보고 대상을 인지하는지는 알 수 없기 때문에 이를 시각화하는 방법들이 다양하게 연구되고 있고, 본 글에서 관련된 대표적 기술들을 차례로 소개하고자 한다. 구현된 모든코드는 Github 및 코드구현 카테고리에 업로드 예정입니다. 3. 시각화방법 및 구현 3-1... 더보기
Convolution Neural Networks & Visualization 용어정의 요약 Convolutional Neural Network Filter & Kernel Understanding Edge Detection of Filters Layer Padding Stride Backpropagation Visualization of CNN Filters Feature maps 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 일반적으로 인간은 어떤 사물을 인지할 때, 사물의 전체적인 모양을 보고 천천히 디테일한 부분까지 살펴본다. 뉴럴네트워크에서는 다층 레이어(Layer)를 통해 이 인지과정을 모방하였으며, 앞부분의 레이어는 선을 인식하고, 점점 레이어가 깊어질수록, 선을 면으로, 면을 사물의 전체적 구조로, 그리고 특징적 부분으로 확장시켜 사물을 .. 더보기
코세라 Machine Learning 수료 코세라에서 가장 유명한 온라인강의 중 하나인 "Machine Learning" 강의는 세계적 AI분야의 대가인 Andrew Ng 교수님이 머신러닝에 대해 설명해주는 강의이다. 이 강의는 Specialization이 아닌 단일코스로 진행되며 총 11주정도의 학습내용으로 구성되어 있다. 2-9주차까지는 Matlab/Octave 툴을 사용하여 직접 코드를 구현하는 과제가 주어지며, 문제퀄리티가 강의에서 다루고 있는 내용을 조금더 확실히 이해하는데 큰 도움이 될만큼 좋았다. 강의에서 다루고 있는 머신러닝 관련된 내용은 아래와 같다. Linear Regression Logistic Regression Regularization Neural Networks - Represent.. 더보기
Loss functions for Image Transformation 용어정의 요약 Perceptual Loss Functions Feature Reconstruction Loss Style Reconstruction Loss Simple Loss Functions Pixel Loss Total Variation Regulation 결과분석 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 컴퓨터비전(Computer Vision)과 영상처리(Image Processing)에는 Image Transformation이 필수적이며, 일반적으로 딥러닝 모델을 이용한 Transformation은 (1) Per-pixel Loss 와 (2) Perceptual Loss 를 최적화하는 방법을 이용하여 모델을 학습시킬 수 있다. 이때 각각의 Loss Functi.. 더보기
EdgeConnect: Generative Image Inpainting with Adversarial Edge Learning 용어정의 요약 학습방법 Edge Generator Image Completeion Network Edge Information & Image Mask Training Setup & Strategy 결과분석 Qualitative Comparison Quantitative Comparison Ablation Study 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 기존에 연구되었던 Inpainting 기술은 (1) Diffusion-based method, (2) Patch-based method 그리고 (3) Learning-based method 로 나뉘어져있고 각 방법들은 다음과 같이 간단히 설명할 수 있다. (1) Diffusion-based method 삭제된 영역에 인.. 더보기
Partial Convolution based Padding 용어정의 요약 연구배경 우수성 학습방법 Partial Convolution Partial Convolution based Padding Case of Big Padding size 결과분석 Running time Task 1: Image classification network Task 2: Semantic segmentation network 결론 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 2-1. 연구배경 콘볼루션 연산은 슬라이딩되는 연산필터의 크기가 이미지의 크기와 정확히 일치하지 않을 경우에 패 (Padding)을 필요로 하고, 이때 사용되는 패딩 기법은 아래와 같이 크게 3가지로 나뉜다. Zero padding : 가장자리 패딩영역을 0으로 채움 Reflection p.. 더보기
SQL 개발자(SQLD) 자격시험 합격 SQL의 기본 사용법, 데이터베이스, 테이블 설계 시 고려해야 할 부분에 대한 능력을 검증하는 시험으로, 아래와 같은 내용으로 시험을 보게 된다. 1. 데이터 모델링의 이해 데이터 모델 및 엔터티, 속성, 관계와 식별자의 종류 테이블 정규화 및 반정규화의 종류 및 그에 따른 성능비교 데이터베이스 구조 및 성능, 분산 데이터베이스 정의 2. SQL 이해 및 활용 관계형 데이터베이스에 대한 이해 DDL, DML, TCL 의 정의 및 종류 WHERE, 함수, GROUP BY, HAVING, ORDER BY 절 에 대한 사용법 SELF, INNER, OUTER JOIN 에 대한 정의 서브쿼리 및 윈도우 함수 DCL 의 정의 및 사용 절차형 SQL에 대한 이해 규칙기반/비용기반 옵티마이저의 이해 조인 수행 원리 .. 더보기
Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 용어정의 요약 학습방법 Partial convolution layer Network architecture and implementation Loss function 구현결과 출처 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. 요약 Image Inpainting 이란 영상 혹은 이미지데이터 내 원치 않는 아이템을 삭제(이하, 마스킹)하고 해당공간의 영상을 복구하는 기술이다. 기존 Deep learning 기반의 inpainting기술은 color discrepancy나 blurriness 등의 artifacts 존재하여, 복잡한 후처리(post-processing)과정이 반드시 요구되었다. 또한, 이미지 중앙에 오로지 사각형 마스크를 만들어 영상 복구를 시도하였던 학습 및 검증방법은 실제환경.. 더보기
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