A.I/IMAGE PROCESSING2 Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition IDEA 딥러닝은 data를 generalization을 통해서 예측을 하지만, a)비용이 비싸고(expensive), b)사용 가능한 데이터를 구하거나 조작하기가 어렵다. a)의 이유는 수 많은 데이터뿐 아니라 label데이터의 존재가 있어야 하고, 이것을 연산하기 위한 비용도 많이 크다. b)는 학습시킬 데이터를 구해야 하는 것 뿐만 아니라 image의 경우 여러각도의 사진이 필요하기도 하다. 또, 새로운 class에 대해서는 예측이 불가능하다. 이 논문에서는 Sinamese Neural Networks를 통해서 a single example만을 통해서 학습시켜 비용을 줄이고(One-shot Image), 새로운 class가 들어오더라도 예측 할 수 있게 해준다. DataSet DataSet은 One.. 2020. 9. 27. Artistic Style Transfer이해하기 1. INTRO 졸업작품으로 썼던 모델이다. 구현하는 데 고생했다. 이름(Transfer)처럼 단순히 그림의 패턴을 전달해 주는 모델로 학습모델은 아니다. 학습되는 것으로 바꾸는데 지식도 모자르고 코팅실력도 모자라서 죽을뻔 했다. 나온지 한 5년 정도된 모델로 5년이면 이제 잊혀지지 않을까 했던 모델인데 게임이나 여러분야에 아직 응용되어 사용되고 있는 거 같다. 그래서 복습겸 다시 읽어보았다. 코드는 조금씩 다시 짜봐야겠다. 이해하기는 안 어려운데 이상하게 학습이 잘 안됬었는데, 학습말고 논문에 나온 그대로만 짜서 Git에 올려보아야겠다. 요즘 해커톤 대회 나가는데 Git아이디 적으라고 한다. 진작에 한 것들 조금씩 올려놓을 껄... 난 이 논문을 보면서 CNN이 내부에서 이런식으로 행동하는 구나를 눈으.. 2019. 4. 5. 이전 1 다음
