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You Only Look Once : Unified Real-Time Object Detection (2016)Redmon, Joseph, et al. "You only look once: Unified, real-time object detection." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.(학교에서 찍은 영상에 YOLO를 적용한 case. 나무는 class가 없어서 detect을 하지 못하고 대신에 자동차는 잘 detect한다) Object를 단순히 classification하는 문제는, ImageNet, CIFAR 등 dataset으로 학습된 모델 (AlexNet, ResNet, Goo..

Show and Tell: A Neural Image Caption GeneratorVinyals, Oriol, et al. "Show and tell: A neural image caption generator." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015.Image-to-sentence translation은 sentence-to-sentence translation을 기초로, 기존에 Encoder로 사용된 RNN 대신에 CNN을 사용해서 이미지를 encoding을 하였다. Image-to-sentence 작업은 기존의 object detection과 object classification과 달..

참고 자료:https://www.slideshare.net/ssuser06e0c5/variational-autoencoder-76552518http://jaejunyoo.blogspot.com/2017/04/auto-encoding-variational-bayes-vae-1.htmlhttps://ratsgo.github.io/generative%20model/2018/01/27/VAE/ Variational Auto-Encoder (VAE) Auto-encoder는 high-dimensional data에 대해서 low-dimensional feature를 추출하고 (Encoder) 이 추출된 feature를 기반으로 original data를 복구하는 구조 (Decoder)를 갖고 있다. 개인적으로 참..

Generative Adversarial Networks (GAN) 두 신경망이 '경쟁'하면서 서로 학습하는 재미있는 아이디어를 가진 network를 Generative adversarial networks 라고 부른다. 두개의 신경망 중 하나는 1. Generative model, 2. Discriminator모델이다. 흔히 이 모델을 설명할 때 위조지폐를 만드는 범인과 이를 감독하는 경찰의 예를 든다. 경찰은 범인이 만든 위조 지폐를 구분을 하고, 거짓인지 진짜인지를 밝힌다. 범인은 이런 과정을 보고 경찰을 속이기 위해서 더 나은 위조 지폐를 만들어 낸다. 그러면 경찰은 다시 더 정밀하게 구분하도록 학습을 하게되고.. 최종적으로는 경찰은 위조 지폐를 분류할 거짓이라고 확률이 50 %가 될 정도로 정밀..