꼭꼭 씹어먹고 싶은 만성소화불량

주운 곳 : 논문 ; deformable convolution networks의 논문의 Introduction 에서 "gemetric tranformation"에는 여러가지 방법이 있다고 했다. 일반적으로 2가지 방법이 있는데, 첫번째는 data augmentation 을 통해 학습 데이터셋을 풍부하게 만드는 것이다. 그 aumentation의 예로 affine transformation 을 언급했다. affine transformation 이란 무엇인가? 사전에 찾으면 '아핀'이라고 나옴(...) 변환이라고 부르는 것에 여러가지가 있는데, 이미지를 다른 형태로 매핑하는 것을 transformation 이라고 한다. affine 변환은 평행성을 유지하나, 다음과 같이 늘이기, 기울이기를 가집니다. 좀더 ..

2021.02.22 - [AI/Baseline] - Detecto RS를 이해하기 위한 기반 다지기 Detecto RS를 이해하기 위한 기반 다지기 DetectoRS가 너무너무 어렵기 때문에 하나하나 이해해 보기로 했다. cho-akashic-records.tistory.com 여기서 맨 오른쪽에 있었던 Deformable Convolution Network 에 대해서 알아보자! 먼저 내가 receptive field 개념이 헷갈리기 때문에 이것부터 집고 넘어가기 더보기 receptive field란 출력 레이어의 뉴런 하나에 영향을 미치는 입력 뉴런들의 공간 크기 w, h, z 에서 kernel을 통해 output이 나오면, 그 아웃풋의 뉴런 한 개가 얼만큼의 input 영역을 수용했는지를 나타낸다. ..

2021/03/03 - [AI/Github] - Yolov3 (tf1)를 tensorflow 2버전으로 실행해 보자(2) 지난 번 글에서 마지막의 상태가 이러했다. 앞의 1은 batch dimention으로 추가됨 이제 shape을 맞춰 후처리 해야 하니 모델 input/output을 살펴보자 input_shape = 416, 416 (클래스 초기화 할 때 정의된 값이 나옴. 79~80 라인을 보면 모델의 input이 보인다. tiny version을 썼으므로 79라인에 적힌 Input값이 모델에 입력될 것이다. Input(shape=(416,416,3)), num_anchors(6) // 2 (몫) , num_classes(80) 그럼 이제 tiny_yolo_body를 살펴보자. 반환되는 값을 보자 자..