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산 넘어 산 개발일지

[논문 구현] AlexNet(2012) 구현

논문에 대한 자세한 내용은 여기에 정리해놨다. 2021.08.05 - [논문 리뷰/CV] - [논문 리뷰] AlexNet(2012) 요약 및 리뷰 [논문 리뷰] AlexNet(2012) 요약 및 리뷰 서론 배경 객체탐지를 위해서는 많은 데이터셋, 더 강력한 모델, overfitting을 피하기 위한 발달된 기법이 필요하다. 이 중 데이터셋의 경우 기존에는 적은 양의 데이터셋에만 접근이 가능했지만(2 mountain96.tistory.com 1. Dataset Keras를 사용하여 CIFAR-10 데이터셋을 불러온다. 이후, 이를 validation 과 train set으로 각각 분리해주고, Tensorflow에 사용하기 용이한 tf.dataDataset으로 바꿔준다. => tf.data.Dataset.f..
논문 리뷰/CV 2021. 8. 10. 15:39
[논문 리뷰] AlexNet(2012) 요약 및 리뷰

서론 배경 객체탐지를 위해서는 많은 데이터셋, 더 강력한 모델, overfitting을 피하기 위한 발달된 기법이 필요하다. 이 중 데이터셋의 경우 기존에는 적은 양의 데이터셋에만 접근이 가능했지만(2012 기준)했다. 그 중에서도 CIFAR, MNIST와 같은 데이터셋은 현재 인간 수준의 정확성을 달성했지만, 이정도의 사이즈는 현실 세계에서 볼 수 있는 변동성 있는 풍경에 적용하기는 힘들다. 그러나 최근에는 LabelMe, ImageNet과 같은 방대한 데이터셋이 제공되었다. 또한, 강력한 GPU가 등장하면서 CNN을 이미지에 사용하는 것이 가능해졌다. CNN의 사용 그러나 수천 수만 가지의 객체들을 이미지들로부터 배우기 위해서는 객체탐지에서 비롯되는 엄청난 복잡성을 해결해야 하는데, 이를 위해서는 방..
논문 리뷰/CV 2021. 8. 5. 14:56
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