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 | 31 |
Tags
- tensorflow 예제
- 해리스 코너 검출
- c언어 정리
- 미디언 필터링
- 가우시안 필터링
- object detection
- c++공부
- 딥러닝
- TensorFlow
- 모두의 딥러닝
- 케라스 정리
- 컴퓨터 비전
- 팀프로젝트
- 딥러닝 공부
- pytorch
- 영상처리
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- MFC 프로그래밍
- C언어 공부
- pytorch zero to all
- 파이토치
- 골빈해커
- matlab 영상처리
- 파이토치 강의 정리
- c++
- 딥러닝 스터디
- 모두의 딥러닝 예제
- Pytorch Lecture
- 김성훈 교수님 PyTorch
- c언어
Archives
- Today
- Total
목록중간층 활성화 시각화 (1)
ComputerVision Jack
[케라스 Chapter5 정리]
합성곱 신경망(convolutional neural network) = 컨브넷 CNN 딥러닝 모델 대부분은 컴퓨터 비전(Computer Vision) 애플리케이션에 사용된다. 합성곱 신경망 소개 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation = 'relu', input_shape = (28, 28, 1))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation = 'relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), acti..
DeepLearning/케라스 - Keras Lib
2020. 1. 31. 01:28