논문 리뷰 – Anomaly Detection
연세대학교 DE LAB에서 진행한 발표 자료입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. Anomaly Detection의 기초 세미나로,AnoGAN, DeepSVDD, CutPaste, Future Frame Prediction for Anomaly […]
Category: Data Science
논문 리뷰 – Scene Text Detection and Recognition
가톨릭대학교 캡스톤 디자인 ‘프리지’ 팀에서 진행한 발표 자료입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. Scene Text Detection의 Baseline인 EAST와Scene Text Recognitoin의 Baseline인 CRNN을 […]
논문 리뷰 – EfficientNet
연세대학교 DE LAB에서 진행한 발표 자료입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. 논문: https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf <PT 자료> <정리(발표) 자료> < 논문 정리 및 참고 자료>
논문 리뷰 – Semantic Segmentation
연세대학교 DE LAB에서 진행한 발표 자료입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. Semantic Segmentation의 Baseline인 FCN, U-Net과현재(2022년)까지 우수한 성능을 자랑하는 DeepLab(v1~v3+)을 리뷰하였습니다. 논문 […]
논문 리뷰 – YOLO v1,2,3
연세대학교 DE LAB에서 진행한 발표 자료입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. 논문 이해에 필요한 개념(IoU,mAP)도 추가로 작성했습니다. 논문: https://pjreddie.com/media/files/papers/yolo_1.pdf 논문: https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf 논문: https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf <PT 자료> […]
논문 리뷰 – PVANet: Lightweight Deep Neural Networks for Real-time Object Detection
가톨릭대학교 캡스톤 디자인 ‘프리지’ 팀에서 진행한 발표 자료입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. 논문 이해에 필요한 개념(R-CNN, FAST R-CNN, Faster R-CNN)도 추가로 […]
통계학 – 정규화와 표준화의 필요성 with. Machine Learning
회귀 분석을 예시로 설명하면서 정규화와 표준화의 필요성을 알아 보겠습니다! 회귀 분석이란 ‘변수와 변수 사이의 관계를 알아보기 위한 통계적 분석 방법’ 입니다. ‘종속 […]
논문 리뷰 – Focal Loss for Dense Object Detection
가톨릭대학교 CVMI LAB에서 리뷰한 논문입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. 논문의 앞 부분만 상세하게 정리하였습니다. (RetinaNet 이전 Focal Loss 개념 부분) 논문: […]
논문 리뷰 – R-CNN & YOLO
가톨릭대학교 캡스톤 디자인 ‘프리지’ 팀에서 진행한 발표 자료입니다. 학부생 수준에서 논문을 읽고 정리해보았습니다. 객체 검출(Object Detection)의 기본 개념을 설명하고2-based-method의 대표 알고리즘인 R-CNN과1-based […]
DL – RNN 이론
RNN은 시계열 데이터를 다루는데 최적화된 인공신경망입니다. 시계열 데이터는 ‘시간 축을 중심으로 현재 데이터가 앞,뒤로 연관 관계가 있는 데이터’입니다.예를 들어 (주식 가격, 음성 […]