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
- 컴퓨터 비전
- c++
- tensorflow 예제
- MFC 프로그래밍
- 골빈해커
- object detection
- 딥러닝 공부
- Pytorch Lecture
- 모두의 딥러닝 예제
- 파이토치 강의 정리
- c언어 정리
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- matlab 영상처리
- 모두의 딥러닝
- c++공부
- 가우시안 필터링
- 김성훈 교수님 PyTorch
- 해리스 코너 검출
- 딥러닝
- 미디언 필터링
- 케라스 정리
- c언어
- TensorFlow
- 딥러닝 스터디
- 팀프로젝트
- pytorch zero to all
- 영상처리
- C언어 공부
- pytorch
- 파이토치
Archives
- Today
- Total
목록파이토치 cnn padding (1)
ComputerVision Jack
PyTorch Lecture 10 : Basic CNN
CNN 이번 시간엔 이미지 데이터에서 특징을 추출하여 학습을 진행하는 CNN 모델을 설명해주셨습니다. cnn 모델은 convolution layer를 통해서 이미지의 feature을 추출하고 해달 추출된 모델을 분류기에 넣어 진행하는 방식입니다. 따라서 전 시간에 배운 MNIST 이미지 데이터에 대해 간단한 CNN 모델을 만들어 보겠습니다. Simple convolution layer (stride : 1 x 1) 우선 컨볼루션 레이어의 연산에 대해 살펴보겠습니다. 이미지와 w(필터)가 곱 연산으로 진행됩니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 위의 그림처럼 3 x 3 이미지가 존재하고 해당 이미지의 픽셀 값은 각각 1~9까지 존재한다고 생각하면됩니다. 여기에 2 x 2필터를 적용하여 layer를 추출해보..
DeepLearning/Pytorch_ZeroToAll
2020. 10. 26. 17:11