| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- pytorch c++
- pytorch project
- computervision
- DeepLearning
- Faster R-CNN
- 논문분석
- EfficientNet
- cs231n lecture5
- self-supervision
- 데이터 전처리
- CS231n
- yolo
- Object Detection
- cnn 역사
- Computer Vision
- darknet
- SVM hard margin
- SVM 이란
- pytorch
- CNN
- Deep Learning
- libtorch
- SVM margin
- fast r-cnn
- TCP
- RCNN
- yolov3
- support vector machine 리뷰
- 서포트벡터머신이란
- svdd
Archives
- Today
- Total
목록vgg16 (1)
아롱이 탐험대
VGG NET: Very Deep Convolution Networks For Large-Scale Image Recognition
Very Deep Convolution Networks For Large-Scale Image Recognition (VGG16) -Karen Simonyan, Andrew Zisserman- 1. Introduction Faster-RCNN을 분석하기 앞서 여기서 쓰이는 네트워크 모델인 VGG16을 먼저 공부하고 분석할 필요가 있어 VGG NET을 먼저 분석하겠다. 우선 해당 네트워크는 2014년 image net image recognition contest에서 google net에 밀려 2위를 했던 네트워크이다. (정확히는 VGG19이다.) google net의 네트워크 구조는 매우 복잡한 방면 VGG16은 사용하기 간단하고, 다른 네트워크에 변형하기도 쉬우며 성능적인 면에서도 나쁘지 않아 다른 논..
study/paper reviews
2020. 3. 13. 15:14