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Metric 5

[번외] Metric Learning을 위한 딥러닝 - CBAM(Conv Block Attention Module)

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 3. Metric Learning을 위한 딥러닝 - 번외 편 - Attention arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf CBAM(Convolutional Block Attention Module) 논문을 중심으로 소개드리고자 합니다. CGD 논문 소개[ kmhana.tistory.com/19?category=842461 ] 이후, 어떤 Metric Learning관련 논문을 소개해 드릴까 고민하던 중에 CBAM(Convolutional Block Attention Module) 논문을 선정했습니다. 이전에 소개해 드린 Learning Loss for Active Learning 논문을 쓴 루닛(Lunit)에서 kmhana.tistory.com/10?cat..

Metric Learning을 위한 딥러닝 - CGD(Combination Global Descriptors)

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 2. Metric Learning을 위한 딥러닝 - Multi-Grain - CGD(Combination of Multiple Global Descriptors) arxiv.org/pdf/1903.10663v4.pdf CGD 논문을 중심으로 소개드리고자 합니다. Global Descriptor(SPoc, MAC, GeM)를 병렬로 연결하는 CGD 모델의 특성상, kmhana.tistory.com/18?category=842461 Metric Learning 이란 - Feature 추출 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 본 "Metric Learning 이란 - Feature 추출"을 보시기 전에 kmhana.tistory.com/14 Metric Learning(Im..

Metric Learning 이란 - Feature 추출

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 본 "Metric Learning 이란 - Feature 추출"을 보시기 전에 kmhana.tistory.com/14 Metric Learning(Image Retrieval) 이란? - 기본 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* Active Learning(능동적 학습)에 이어서, 다룰 주제는 Metric Learning입니다! Active Learning(능동적 학습) 설명 : kmhana.tistory.com/2?category=838050 실용적인 Deep Lea.. kmhana.tistory.com 를 먼저 보시면서, Metric Learning의 기본을 잡고 가시는 걸 추천드립니다. 이번에는 1.2) Feature를 어떻게 처리할 것인가? 1. 어떻게 뽑을 것..

Metric Learning 이란 - 학습 방법(Loss)

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* 본 "Metric Learning 이란 - 학습 방법(Loss)"를 보시기 전에 1) Metric Learning 이란 - 기본 2) [논문요약] Deep Face Recognition : A Survey - ① 탄 순서로 먼저 보시는 걸 추천 드립니다. Metric Learning 이란 - 기본 kmhana.tistory.com/14 Metric Learning(Image Retrieval) 이란? - 기본 *크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* Active Learning(능동적 학습)에 이어서, 다룰 주제는 Metric Learning입니다! Active Learning(능동적 학습) 설명 : kmhana.tistory.com/2?category=838050 실용적인..

Metric Learning(Image Retrieval) 이란? - 기본

*크롬으로 보시는 걸 추천드립니다* Active Learning(능동적 학습)에 이어서, 다룰 주제는 Metric Learning입니다! Active Learning(능동적 학습) 설명 : kmhana.tistory.com/2?category=838050 실용적인 Deep Learning 적용을 위한 시작 'Deep Learning을 실산업에 적용할 때 가장 큰 문제가 무엇일까?' 라는 질문에 주저없이 답변 드릴 수 있다. 첫번째도, 데이터와 레이블링 두번째도, 데이터와 레이블링 세번째도, 데이터와 레이블링 kmhana.tistory.com 우여곡절 끝에, 데이터를 모아서 딥러닝을 학습하려고 봤더니 문제가 생겼습니다. 매일 분류해야 되는 대상이 변경된다는 겁니다. 분류(class) 대상이 매일 바뀌는 경..