전체 글19 [Computer Vision_Lecture 2.1] Image Formation (1) 이 글은 RWTH AACHEN UNIVERSITY에서 Bastian Leibe 교수님의 Computer Vision 강의를 듣고 정리한 글입니다. 모든 이미지의 저작권은 해당 강의자료에 있으며, 개인적으로 수업을 듣고 공부한 내용으로 정확하지 않은 내용이 있을 수 있습니다! (Lecture 1 강의는 Introduction으로 Computer vision을 배워야하는 이유와 앞으로의 해결 과제들에 대한 내용을 다루셔서 따로 정리하지는 않음!) 이번 강의에서는 우리가 접하는 모든 이미지가 어떻게 생성되었으며, 그러한 생성과정에 있어서 어떠한 parameter들이 중요한 영향을 끼치는지 공부했다. (수리적으로 하나하나 자세하게 이해하기보다는, 전체적인 원리와 관계 위주로 설명해주심) Camera Obscur.. 2022. 8. 31. [Style Transfer] Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks 논문/개념 정리 오늘 정리한 내용은 스타일 트랜스퍼에 관한 내용입니다. 참고한 자료들은 하단의 [참고자료]에 기재하였습니다. Transfer Learning 이러한 스타일 트랜스퍼를 이해하기 위해서는 전이학습이라는 개념이 우선되어야 해서 간단히 어떤 개념인지 살펴봐야한다. 우선 앞에서 살펴봤던 cnn구조를 recall해보면 위의 그림과 같은데, 이러한 cnn 구조를 이용해 학습시키는 과정을 다시 짚어보면, 다음과 같이 0에서 9까지의 숫자를 나타내는 흑백이미지인 MNIST 손글씨 데이터를 99%이상 인식하기 위해서는 보는 것과 같이 3개의 CONvolution층과 한 개의 완전연결층 즉 fully connected층이 필요했고 전체 학습에 소요되는 시간은 CPU 1개인 환경에서 약 1시간정도 걸리게 된다. 하지만 MNI.. 2021. 11. 30. [RNN/LSTM/GRU] Recurrent Neural Network 순환신경망 지난 스터디 때 만든 RNN 발표ppt 정리! '파이토치 첫걸음'책을 이용해 진행하는 스터디인데 RNN, LSTM, GRU 이 세가지 모델이 한 chapter안에 굉장히 간단하게 요약되어 있다.. !! 일단 정리는 함께 했지만 여기서 LSTM, GRU는 간단히 정리하고 나중에 더 자세히 정리해야할 듯,,하다! 순환신경망의 등장 배경 오늘 살펴보게 되는 내용은 Recurrent neural network 즉 순환신경망이라고 불리는 RNN이라는 모델이다. 본격적으로 순환신경망 즉 RNN이 어떻게 동작하는 모델인지에 대해 살펴보기 이전에 이런 모델이 어떻게 등장하게 되었는지, 어떤 데이터들을 처리할 때 사용될 수 있는지를 먼저 짚고 넘어가보자. 우리가 사용하는 데이터 중에서는 Sequence data 가 굉장.. 2021. 11. 10. [스레드] 스레드의 개념 및 멀티스레드 스레드의 개념과 예를 다양한 각도로 살펴보자 (1) 스레드의 개념 정의 ex) 안심스테이크를 만드는 과정에서 프로세스는 전체 요리 작업과 같고 스레드는 요리를 완성하기 위해 수행하는 각각의 조리. → 요리를 할 때 한 요리사가 모든 일을 맡아 함 = 1개의 프로세스에 1개의 스레드 → 고기굽기는 A 요리사가 하는 동시에 채소 굽기와 소스뿌리기는 B 요리사가 함 = 1개의 프로세스에 2개의 스레드를 가진 멀티 스레드 [프로세스 생성 과정] 프로세스가 생성 -> CPU 스케줄러가 프로세스가 해야할 일을 CPU에 전달하고 실제 작업은 CPU가 수행 → 이때 CPU 스케줄러가 CPU에 전달하는 일 하나가 스레드. → 즉, 운영체제 입장에서의 작업 단위는 프로세스이고 CPU 입장에서의 작업 단위는 스레드 (= 프.. 2021. 10. 2. 이전 1 2 3 4 5 다음
