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2020년 01월 – Go Lab

코사인 어닐링 (풀림, Consine Annealing)

코사인 형태로 훈련비율(learning rate)을 차츰 조정하면서 좀더 정확도를 상승시킬수 있는 방법이다. 훈련시, 오차와 정답의 차이를 100%…

그룹 정규화 (또는 표준화, Group Normalization)

배치 정규화(표준화)와는 다른 방향으로 데이터를 표준화 작업을 거치는 방법. 한 채널 내의 데이터들을 적당한 수로 모아서(그룹별)…

배치 정규화 (혹은 표준화) Batch Normalization

미니배치에서 (보통은) 활성화 함수전에 해당 데이터들을 모두 Z-score 와 유사한 방법으로 표준화 (Normalization) 함으로써 빠르게 수렴하고…

Face Image Embedding and Several Classification Algorithm (얼굴 이미지 임베딩과 분류 알고리즘 실험)

If we have face footprints (which is embedding here) and make prediction with these embedding? Which…

얼굴특징 추출 및 임베딩 추출 (Face Extraction and Embeddings)

이 기술은 보통 사람의 신원을 파악하는데 쓰인다. 적절한 분류 알고리즘과 임베딩을 이용하여 로지스틱 회귀와 같은 알고리즘과…

Face Recognition from video (라이브러리를 이용한 비디오로부터 얼굴인식)

dlib, facenet-pytorch, mtcnn을 이용하면 비디오로부터 추출된 이미지에서 얼굴인식을 할수 있다. 비디오로부터 추출은 opencv를 이용할수있다. 결과만 놓고…

Predict single image with pytorch (파이토치를 이용한 싱글 이미지 예측)

DICOM image classification using EfficientNet (EfficientNet 을 이용한 의료이미지이미지 분류)

Using EfficientNet, This code classifies images into two class, benign and malignant. This is not for…

FPN (Feature Pyramid Network) 과 BiFPN

BiFPN은 FPN에서 레이어마다 가중치를 주어 좀더 각각의 층에 대한 해상도 정보가 잘 녹아낼수 있도록 하는 장치이며,…

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