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
- object detection
- 산술연산
- cv
- tensor core
- data-driven approach
- implicit rule
- computer vision
- FORTRAN
- human keypoints
- gfortran
- 내장함수
- parametric approach
- fortran90
- image classification
- cs224w
- geometric viewpoint
- feature cropping
- Semantic Gap
- cross-entropy loss
- print*
- L1 distance
- visual viewpoint
- GNN
- multiclass SVM loss
- Graph Neural Networks
- L2 distance
- implicit rules
- format이 없는 입출력문
- EECS 498-007/598-005
- algebraic viewpoint
Archives
- Today
- Total
목록human keypoints (1)
수리수리연수리 코드얍
[EECS 498-007/598-005] 16강. Detection and Segmentation(3)
4. Segmentation: Instance Segmentation 지금까지의 16강에서 object detection, semantic segmentation 등의 내용을 다루었는데, computer vision의 task는 아직 끝나지 않았다. 또다른 segmentation 방법을 소개하기에 앞서 things와 stuff에 대해 정의하고 가도록 하자. object는 크게 things와 stuff로 분류될 수 있는데, things란 instances로 나뉠 수 있는 object, 예를 들면 고양이, 자동차, 사람 등을 의미하고, stuff란 instances로 나뉠 수 없는 object, 일례로 하늘, 풀, 물, 나무 등이 이에 속한다. 지금까지 본 computer vision task 중 objec..
놀라운 Deep Learning/Deep Learning for Computer Vision
2023. 3. 3. 15:03