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5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
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yolo anchor box 질문
안녕하세요 질문있어서 남깁니다.input 이미지를 backbone을 거치고 정보가 함축된 이미지 feature map을 만든 후 cell별 anchor box를 통해 Detection을 진행하는걸로 이해했는데요,실제 이미지는 feature map과 스케일이 다를텐데, 그러면 최종 결과 이미지에서는 이 값(x,y,w,h)을 보정한 최적 bounding box 값을 출력하는 건가요?
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yolov4 bifpn
안녕하세요 yolov4 bifpn에서 input과 다른 여러 scale의 이미지를 합치는데 resize해서 concat하는 건가요 아니면 그냥 element sumwise하는건가요?!
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YOLOv1(2) 모델 + GoogLeNet~~ 관련 질문
강의 잘 듣고 있습니다.해당 강좌에서 1:50쯤에 나오는 모델의 구성을 보면 마지막 단에 7x7x1024의 Feature map을 Flatten한 뒤 Linear layer를 거친 후 다시 7x7x30으로 변환되는 것으로 보이네요.조금 찾아보니 1,470을 출력으로하는 Linear layer를 거친 후 다시 7x7x30으로 재구성하더군요.헷갈리는 점은 Flatten과 Linear layer과정에서 공간적인 정보가 소실된 것 같은데 이를 7x7x30으로 바꾸어도 괜찮은가요? Feturemap[0][0]에 있는 30의 특징값은 앞에서 해석한 것과 같이 원본 이미지의 (1,1) Cell에 있는 30개의 특징값과 동일하다고 생각하면 될까요?
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평가 지표 실습(4) IoU와 mAP 질문
1분 쯤에 나오는 표에서 conf는 임계치가 아닌 confidence score를 나타냅니다. 그런데 강의 내용과 오른쪽 P-R curve는 conf를 임계치로 생각하고 말씀을 해주시는데, 제가 헷갈린건지 아니면 오류가 있는건지 알려주실 수 있으실까요? 😀 또 헷갈리는게 있는데, 만약 AP를 계산할 때 IoU 임계값에 따른다고 하면 confidence 임계 값은 고정을 하고 계산하는거겠죠? 그렇다면 논문 마다 mAP를 계산하는 방식이 다른데 이는 논문에서 계산방법을 보통 알려주나요?
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평가 지표 실습 (3) PR curve와 mAP 질문
안녕하세요!강의에서 Precision-Recall를 구할 때 Confidence score를 기준으로 내리차순 한 뒤 P, R을 구하는 방법을 알려주셨습니다. 근데 실제 구현에서는 바로 tp,fp,tn,fn 을 구한 뒤 P,R을 구하는게 훨씬 빠를 것 같은데 해당 방식은 왜 나온건가요? 사람이 직접 구할 때 조금 더 직관적으로 보기 위해서 사용하는 방식인가요?
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프레임워크
최근에 파이토치를 기반으로 한 연구가 주를 이루고 있는데, 현업에서는 텐써플로우를 애용한다고 들었습니다. 혹시 이유가 따로 있을까요?
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transductive learning & inductive learning
transductive learning & inductive learning의 차이점이 궁금합니다 !
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YOLOv4 Receptive field관련 질문
안녕하세요 Receptive field관련 강의를 듣는 중 궁금한게 생겨 질문드립니다.제가 이해한 Receptive field는 출력 레이어의 노드 하나에 영향을 미치는 입력 노드의 크기로 layer를 깊게 쌓아서 최대로 가질 수 있는 크기는 입력 크기로 이해를 했습니다.하지만 다음의 결과에서는 입력 크기보다 더 큰 Receptive field size를 가지는데 이게 가능한 것인가요?감사합니다.
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Yolov2 NIN에 대한 질문
안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다Yolov2에서 Darknet-19 백본을 사용하는데, 여기서 NIN 기술이 적용되었다고 나오는데논문이나 코드에서 이 부분에 대한 언급을 알 수 있을까요?또한 해당 기술이, 보통 채널은 변경하는데 아웃풋 사이즈를 안바꾸는 1x1 컨벌루션과 다른건가요?감사합니다
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강의 자료 다운로드
강의 슬라이드는 어디서 다운받을 수 있을까요?