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 |
Tags
- gfortran
- computer vision
- object detection
- 산술연산
- feature cropping
- data-driven approach
- multiclass SVM loss
- cv
- visual viewpoint
- cs224w
- FORTRAN
- L2 distance
- tensor core
- image classification
- cross-entropy loss
- format이 없는 입출력문
- implicit rules
- L1 distance
- parametric approach
- print*
- implicit rule
- Semantic Gap
- 내장함수
- GNN
- Graph Neural Networks
- human keypoints
- algebraic viewpoint
- geometric viewpoint
- fortran90
- EECS 498-007/598-005
Archives
- Today
- Total
목록Image captioning (1)
수리수리연수리 코드얍
[EECS 498-007/598-005] 2강. Image Classification (1)
※ Deep Learning for Computer Vision 카테고리의 글 시리즈는 Michigan University의 동명의 강의(EECS 498-007 / 598-005) 내용을 정리한 것입니다. 혹시 오류를 발견하신다면 언제든지 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다! 강의 영상: https://youtu.be/dJYGatp4SvA 1. Image Classification Deep Learning for Computer Vision 강의를 관통하는 큰 주제이자 컴퓨터 비전 분야의 'Core Task' 1) Semantic Gap(의미론적 차이) 사진을 보고 이게 고양인지 강아진지 구별하는 것은 우리 인간에게 일도 아니기 때문에, 언뜻 보기에 단순해 보이는 Image Classification이 컴퓨..
놀라운 Deep Learning/Deep Learning for Computer Vision
2023. 1. 21. 16:26