컴린이 탈출기 ٩( ᐛ )و

https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/ Welcome to detectron2’s documentation! — detectron2 0.5 documentation © Copyright 2019-2020, detectron2 contributors Revision 64e84c5b. detectron2.readthedocs.io Detectron2 공식 문서를 공부하며 정리한 글입니다! 오역한 부분이나 자연스러운 표현을 위해 의역한 부분이 있을 수 있습니다. 잘못된 내용에 대한 댓글로 부탁드립니다. :) 이전 글 공부하며 정리해보는 Detectron2 튜토리얼 🌠 (1) - Dataset, Dataloader, Data Augmentation Use Models B..

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https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/ Welcome to MMDetection’s documentation! — MMDetection 2.15.0 documentation © Copyright 2018-2021, OpenMMLab Revision 604bfe96. mmdetection.readthedocs.io MMDetection 공식 문서를 공부하며 정리한 글입니다! 오역한 부분이나 자연스러운 표현을 위해 의역한 부분이 있을 수 있습니다. 잘못된 내용에 대한 댓글로 부탁드립니다. :) 이전 글 공부하며 정리해보는 MMDetection 튜토리얼 🤖 (1) - Config, Dataset, Data Pipelines Customize Models MMDet은 ..

https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/ Welcome to MMDetection’s documentation! — MMDetection 2.15.0 documentation © Copyright 2018-2021, OpenMMLab Revision 604bfe96. mmdetection.readthedocs.io MMDetection 공식 문서를 공부하며 정리한 글입니다! 오역한 부분이나 자연스러운 표현을 위해 의역한 부분이 있을 수 있습니다. 잘못된 내용에 대한 댓글로 부탁드립니다. :) MMDetection이란? MMDetection은 Pytorch 기반의 Object Detection 오픈소스 라이브러리이다. 전체 프레임워크를 모듈 단위로 분리해 관리할 수..

들어가기에 앞서... Aliaksandr Siarohin(a.ka. 모션좌)는 이번 Hairstyle 연구를 하면서 알게 된 이탈리아의 연구자이다. 우리끼리 그를 모션좌라고 부를 만큼 좋은 Motion transfer 연구를 꾸준히 해오고 계시다. 한 주제로 계속 연구를 하다 보면 지루하기도 하고 새로운 아이디어를 떠올리기가 참 어려울 것 같은데, 우리의 모션좌🤸‍♂️는 계속해서 motion transfer를 연구하며 좋은 논문을 내주고 계신다. (그리고 그에 손에 쥐어지는 혜린이의 팔로우...) Hairstyle 연구를 하면서 Aliaksandr Siarohin의 연구 외에도 여러 Motion transfer 논문을 공부했는데, Aliaksandr Siarohin의 논문들이 가장 좋았고, 가장 많이 도..

COCO Dataset은 Object Detection, Segmentation, Keypoint Detection 등을 위한 데이터셋으로, 매년 전 세계의 여러 대학과 기업이 참가하는 대회에서 사용되고 있습니다. COCO Dataset 자체를 이용하기도 하지만, 데이터를 저장하는 방식인 COCO Data format 역시 많이 활용되기도 합니다. 오늘은 이 COCO Data format과, 이를 불러오고 사용할 때 유용한 COCO API인 Pycocotools에 대해 알아보려 합니다. 🎈 모든 내용은 제가 일하고 있는 회사에서 제공받은 데이터셋을 기준으로 작성한 내용입니다. COCO format을 따르는 데이터라고 전달받았지만, 공식 홈페이지에서 다운로드한 데이터 형식과 차이가 있을 수 있습니다. CO..

https://towardsdatascience.com/self-attention-in-computer-vision-2782727021f6 Self-Attention In Computer Vision Using the attention mechanism as the building block in computer vision models towardsdatascience.com towards data science의 위 글을 번역한 글입니다! 오역한 부분이나 자연스러운 표현을 위해 의역한 부분이 있을 수 있습니다. 별(*)로 시작하는 문장, 문단은 제가 추가한 해설입니다. 잘못된 내용에 대한 지적은 댓글로 부탁드립니다. :) Transformer 네트워크가 도입된 이래로, 딥러닝에서의 Attention ..

https://arxiv.org/abs/1912.01865 StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains A good image-to-image translation model should learn a mapping between different visual domains while satisfying the following properties: 1) diversity of generated images and 2) scalability over multiple domains. Existing methods address either of the iss arxiv.org StarGAN v2 논문을 정리한 글입니다! 오역한 부분이나 자연스러운 표..

https://towardsdatascience.com/explained-a-style-based-generator-architecture-for-gans-generating-and-tuning-realistic-6cb2be0f431 Explained: A Style-Based Generator Architecture for GANs - Generating and Tuning Realistic… NVIDIA’s novel architecture for Generative Adversarial Networks towardsdatascience.com towards data science의 위 글을 번역한 글입니다! 오역한 부분이나 자연스러운 표현을 위해 의역한 부분이 있을 수 있습니다. 별(*)로 시작하는..

들어가기에 앞서... GAN 이론을 공부하다 보면, '확률분포(probability distribution)' 개념이 계속 등장합니다. 하지만 올해로 통계학과 2학년이나 다름없는 저에게는 선뜻 이해하기 어려운 개념이었습니다.😥 대부분의 글, 발표자료 역시 자세한 설명 없이 넘어가고 있어, 공부 내용을 정리할 겸 글을 작성하게 되었습니다. 제가 공부하고 이해한 선에서 글을 적다 보니, 잘못된 내용이나 표현이 있을 수 있습니다. 그런 부분에 대한 지적은 댓글로 남겨주시면 감사하겠습니다. :) 확률분포 딥러닝 이야기를 꺼내기 전에 확률분포가 무엇인지를 알아보도록 하겠습니다! '확률분포(probability distribution)'는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미합니다. 가장 쉬운..