전체보기 (121) 썸네일형 리스트형 [한글-2-a] CS294-158 Deep Unsupervised Learning Spring 2019 * 티스토리 에디터가 바뀌었는데, 훨씬 깔끔하고 보기 좋네요! * 다만, 이전 글들과 비교해서 포멧이 조금씩 다를 것 같아요! 이번 강의는 위와 같은 3 파트로 이루어져 있다. 우선 지난 시간에 했던 강의내용에 이어서 Autoregressive models에 대해 다루어 보겠다. 지난 시간에 공부했던 PixelCNN에 대해서 기억하는가? 이 모델은 이미지에서 잘 동작하도록 설계된 모델이다. autoregressive model은 우선 variables의 순서를 질의(query)로 선택하고, (위의 경우에는 image안의 pixel들이 될 것이다) 그 이전 variables를 통해서 새로운 한개의 variable을 예측한다. 즉 P( x | 이전 x들 ) 과 같은 형태를 예측한다고 보면 우리에게 익숙한 모.. [한글-1] CS294-158 Deep Unsupervised Learning Spring 2019 * 이 글을 쓰는데 3주가량 걸렸다;; 생각보다 강의가 너무 길고 내용이 많고 이해하기라 힘들고 조금 지루하다. 동영상 강의도 온전하지 않지만 그렇기에 이 글도 뭔가 부분 부분 비어있는 느낌이 듦으로, 동영상 강의와 같이 보는 것을 추천한다. Lecture1a - Logistics(실행 계획)2019/03/27 - [Programming Project/CS294-158] - [한글-0] CS294-158 Deep Unsupervised Learning Spring 2019 이전 글에 적어 놓았으니 참고하기 바란다. Lecture1b - Motivation왜 unsupervised learning을 공부해야 하는가? 이번 글은 전반적인 motivation 등에 관련된 내용으로 대략적인 내용만 짚고 넘어가면.. [한글-0] CS294-158 Deep Unsupervised Learning Spring 2019 버클리에 unsupervised learning에 대한 강의가 생겼길래 공부도 할겸 영강이라 국강으로 번역하여 포스팅 하려고 한다 (의지) 본 강의의 실라버스는 이러한데, 자세한 내용은 https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home?fbclid=IwAR3EYrnDoHv05sL6Exk77urKYJ3VOs85y1UggUvKbnCBDMygcUHXL0qD-28 에 나와있으며, 이 후 모든 포스팅은 기존의 강의 내용 뿐만 아니라 개인적인 이해를 위한 supplement를 덧붙일 수 있다. (이 부분이 ㅜㅜ 최대한 거슬리지 않도록 노력하도록 하겠다. ) 여튼, 실라버스를 보면 좋은 내용이 많으니 한번 가보즈아ㅏㅏㅏ!!! Heroku 서버 Collaborators 추가 / 소유권 이전 하는 법 헤로쿠 인스턴스를 올린 후, 내가 관리하고 싶지 않거나 팀 계정 등으로 소유권을 이전하여야 할 때는 다음과 같이 하면 된다. 우선 앱의 대시보드로 가서 메인에 있는 아래 사진과 같은 부분을 찾아보자. 그 후 Manage Access 를 누르면 아래와 같은 창이 뜬다. 위 동그라미 친 버튼을 눌러 Collaborator을 추가할 수 있다. * 소유권 이전의 경우에도 콜라보레이터로 우선 먼저 추가 해 줘야 한다. 그리고 세팅으로 들어간다. 세팅은 대시보드 맨 위에 있다. 세팅으로 들어가면 아래 사진과 같은 transfer ownership 부분이 있는데, 동그라미 표시를 누르면 collaborator들의 리스트가 뜬다. 소유권을 이전 해 줄 계정을 선택하고 저장하면 해당 계정에서 소유권을 받아올 수 있게 된다. Yolo V3 + Pytorch로 자동차 번호판 라벨링 & object detection 해보기 COCO 데이터 셋 등이 아닌 직접 모은 데이터셋으로 object detection을 진행해보자! 자동차 번호판의 숫자들을 한번 맞춰보도록 하자. yolo / pytorch 환경으로 진행한다. (이 글에서는 Yolo의 내용은 다루고 있지 않다. 궁금하다면2019/01/31 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - Yolo 논문 정리 및 Pytorch 코드 구현, 분석 01 ( You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection )포스트를 참고하자. 코드 구현은 완성하지 못했지만 이론적 설명은 마친 글이다) 이미지 데이터셋 만들기 https://github.com/tzutalin/labelImg 이미지 라벨링을 도와주는 툴이다... Yolo 논문 정리 및 Pytorch 코드 구현, 분석 02 ( You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ) 2019/01/31 - [Programmer Jinyo/Machine Learning] - Yolo 논문 정리 및 Pytorch 코드 구현, 분석 01 ( You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ) 이 포스트는 위 포스트에서 이어지는 글이다. 이제 본격적으로 darknet 의 class를 정의 해 보자. 이전 글에서 언급했듯, 우리는 nn.Module class를 이용하여 PyTorch에서 custom architectures를 만든다. darknet.py에 아래의 class를 추가하자. class Darknet(nn.Module): def __init__(self, cfgfile): super(Darknet, self).__init__() s.. Yolo 논문 정리 및 Pytorch 코드 구현, 분석 01 ( You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ) Yolo 논문을 공부해야 할 일이 생겨서, 공부 하는 김에 내용과 코드 정리까지 하자는 성실한 마음으로 이 글을 쓰기 시작하기로 했다. * 유감스럽게도 이 글은 아직 완성되지 못했습니다... 배경 Object Detection이란 머신러닝에서 한 사진 안에 어떤 물체들이 등장하는지에 대한 것을 판별해주는 Task를 말한다. 그리고 Yolo는 Object Detection을 보다 효율적으로 수행하는 방법을 소개한다. 이 글은 전반적인 YOLO 논문에서 다루는 내용을 그대로 번역(....) 수준으로 적어낼 것이므로 다른 정리된 글들보다는 다 읽은 후 명확한 이해를 할 수 있게 되길 기대한다. Yolo는 기존의 방법들과 달리 Object detection을 이미지 픽셀 좌표에 대응되는 bounding box을.. Vue + NativeScript 네이티브 앱 만들기 설명 참고 링크들 Basic 공식 docs https://nativescript-vue.org/ko/docs/introduction/ 앱 띄워보기 튜토리얼 http://vuejs.kr/vue/nativescript/2017/08/11/introduce-vue-nativescript-01/ Styling 네이티브 스크립트에 스타일링 하는 법 https://docs.nativescript.org/ui/styling#user-interface-styling Local Storage sqlite 사용 방법 (영어) (Vuex와 같이 깔쌈하게 사용하는 방법을 정리 해 두었다) https://www.nativescript.org/blog/data-management-with-sqlite-and-vuex-in-a-nativescrip.. 이전 1 ··· 6 7 8 9 10 11 12 ··· 16 다음 목록 더보기
