Sin prisa, pero sin pausa.

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U-Net 1

[ Semantic Segmentation ] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

※ 해당 글을 작성하게 된 이유, U-Net 은 Semantic Segmentation task 에서 기본이 되는 모델입니다. 참고로, Diffusion model ( DDPM ) 에서 U-Net 구조를 채택합니다. (논문 그대로 해석한 것이 아닌 제 나름의 방식대로 해석해서 작성했음을 알리며 참고 바랍니다.) Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox, U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation, MICCAI(2015) Summary - FCN을 사용해 Semantic Segmentation task 를 수행 - Data augmentation 을 사용해 적은 데이터를 가지고도 좋은 성능을 ..

Deep Learning/Computer Vision 2023.12.13
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Sin prisa, pero sin pausa.

저를 2가지 형태의 "뚜벅이"로 소개합니다. 하나, 느려도 착실하게 저만의 스토리를 꾸려가는 것을 즐깁니다. 둘, 제 커리어에 하나의 스토리를 추가한 후 홀로 걷기 여행 가는 것을 좋아합니다.

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LSEG, FCN, few-shot learning, Transformer, debugging, CE2P, U-Net, visual language navigation, nlp, A-CE2P, Semantic Segmentation, ResNet, natural language processing, SCHP, machine translation, VLN, vlmaps, Computer Vision, vscode, One-shot learning, zero-shot learning, Human Parsing, git,

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