공돌하우스

안녕하세요 SSD모델에대해서 study하는 중에 default anchor box가 실제 feature map에서 어떻게 그려지는지 시각적으로 보고 싶어서 코드를 간단하게 작성 한 후 그려보았습니다. 해당 그림은 10x10 feature map 에서 각 grid마다 6개의 서로 다른 aspect ration를 갖고있는 박스를 그려봤습니다. 작성한 코드 공유합니다. import numpy as np import math if __name__ == "__main__": #color setting blue_color = (255,0,0) red_color = (0,0,255) #decide featuremap size feature_map_size = 10 length_of_one_side = feature_..

일반적으로 현재 존재하는 object detection 방법에는 3가지로 분류할 수 있습니다. - one-stage detection : YOLO series, SSD etc... - two-stage detection : R-CNN series etc.. - multi-stage detection : Cascade R-CNN 이렇게 다른 detection frameworks를 가지고 있지만 bounding box regression 인 target의 위치를 예측하는 사각형 박스는 중요한 단계로 취급됩니다. 현재 가장 대중적으로 사용되고 있는 boundign box regression 방법은 IOU방법입니다. B^gt는 정답결과이고 , B는 예측 결과입니다. 보통 L1-norm이나 L2-norm loss..

안녕하세요 전자둥이입니다. 제가 CNN위주로만 공부하고 프로젝트를 진행하고 했었는데요 이번에는 RNN쪽으로 공부를 할 겸 정리한 걸 공유할려고 합니다. 나중에는 강화학습쪽도 공부하고 포스팅 하도록 하겠습니다. RNN은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2 라는 책을 읽고 정리해서 작성할려고 합니다. 오늘은 자연어 처리 분야중 wordnet에 대해서 알아보겠습니다. wordnet은 프린스턴 대학교에서 구축한 유의어 DB입니다. 유의어 사이의 관계를 그래프로 정의하고 있는 방대한 데이터입니다. 이 wordnet을 이용하여 유사한 단어를 파악할 수 있고, 각 단어의 유사도를 계산할 수 있습니다. wordnet을 파이썬에서 이용할려면 NLTK(Natural Language Toolkit)라이브러를 사용해야합니다. 해당..

안녕하세요 전자둥이입니다~ 오늘은 여러가지 Activatoin Function에 대해서 소개해보겠습니다. 우선 Activation Function이 하는 역할에 대해서 알아보겠습니다. 딥러닝 모델을 설계를 하다보면 layer 사이사이에 activation function들이 있는 걸 확인 할 수 있습니다. 예를 한번 가져와보겠습니다. resnet50의 일부를 가지고 와봤는데요. conv연산 사이사이에 ReLu라는 Activation Function이 있는 걸 확인 할 수 있습니다. 그럼 이제 왜 Activation Function 을 사용하는 가? 에대해서 설명 드리겠습니다. 아 그전에 혹시 학습이 어떤식으로 진행되는지 잘 모르시는 분들을 위해 정리가 잘 되어있는 유튜브 영상을 하나 가지고 와봤습니다. ..

안녕하세요 전자둥이입니다~ 이번에는 ResNet이라는 네트워크를 가지고 와봤습니다. 우선 ResNet은 마이크로소프트 팀이 개발한 네트워크입니다. ResNet이 세상에 나오기 전까지는 네트워크 층을 깊게 하는 것만이 성능 향상에 중요한 포인트였지만 너무 깊게하다보니 오히려 성능이 떨어지는 현상이 발생했습니다. ResNet은 이러한 문제점을 해결하기 위해 skip connection을 도입하게 됩니다. skip connection의 도입으로 전보다 좀 더 깊은 층을 쌓게되더라도 성능이 떨어지는 현상이 현저히 줄게 되었습니다.(하지만 여저힌 너무 깊게 설계하면 성능이 떨어지는 현상이 발생합니다.) skip connection은 그림과 같이 입력 데이터를 합성곱 계층을 건너뛰어 출력에 바로 더하는 구조입니다...