목록전체 글 (163)
Bamboo is coming
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/PdKfV/btsz405MsTx/9wmkEMQdCXydcoq0z9AEsk/img.png)
https://wikidocs.net/book/4639 한 권으로 끝내는 판다스는 파이썬에서 가장 널리 쓰이는 라이브러리 가운데 하나입니다. 데이터 분석 전문가가 파이썬으로 데이터 분석을 한다면, 아마 대부분은 가장 먼저 판다스 라이브러리를 임포트할 … wikidocs.net 내가 풀어본 연습문제
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/bTdHvH/btsz1TksAGZ/Lw9KhTKY1V5v99ukh8vXX0/img.png)
1. Ingredient-oriented Multi-Degradation Learning for Image Restoration all-in-one fashion : 여러 저하(degradation) 현상을 하나의 모델로 처리하는 방식 Meta prior learning module : prior-oriented degradation representation과 principle-oriented degradation operation의 결합 과정, prior embeddings과 corrupted features를 입력으로 받아 분류하고(prior-oriented) 이를 다시 물리학적 계산(principle-oriented)을 거치는 형태이다. 전체 모델 구조,Ingredients-oriented Deg..
오토인코더(Autoencoder)와 변분 오토인코더(VAE, Variational Autoencoder)는 모두 입력 데이터를 압축하고 복원하는 작업을 수행하는 딥러닝 모델입니다. 그러나 두 모델은 몇 가지 중요한 차이점을 가집니다. 오토인코더 (Autoencoder): 목적: 데이터의 차원을 축소(Dimensionality Reduction), 노이즈 제거(Denoising), 특성 학습(Feature Learning) 등에 주로 사용됩니다. 구조: 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 인코더에서 입력을 압축(encode)하고 디코더에서 복원(decode)합니다. 확률론적 접근: 오토인코더는 일반적으로 확률론적이지 않습니다. 즉, 동일한 입력에 대해 항상 동일한 출력을 생성합니다. 변분 오토인코더 (VA..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/lKBas/btszfKa4qxm/gjEv0e9dJVDifn77JgtKh0/img.png)
http://dmqa.korea.ac.kr/activity/seminar/413 고려대학교 DMQA 연구실 고려대학교 산업경영공학부 데이터마이닝 및 품질애널리틱스 연구실 dmqa.korea.ac.kr video anomaly dectection의 종류 1. fully supervised 이상이 발견된 프레임에 labeling 2. weakly supervised 이상이 발견된 동영상에 labeling 3. unsupervised labeling 생략, 정상적인 frame이 더 많고 이상적인 현상이 더 적게 발생한다는 가정하에 학습 Real-world Anomaly Dectection in Survelilance Video(IEEE, 2018) 인용수 1200회 가량 문제점 정상과 비정상의 경계 모호 (이..
보호되어 있는 글입니다.
LU분해를 하면 하삼각형 L과 상삼각형 U의 형태를 이용하여 행렬식을 구하거나,일차방정식을 풀거나 하는 것이 간단해진다.(= 적은 계산량으로 계산이 가능하다)
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/blrDL8/btsyTfjGZjs/85fKYQjaCNWzAi41TQMjzk/img.png)
선형대수학 연습문제 및 책 (http://matrix.skku.ac.kr/2015-Album/BigBook-LinearAlgebra-2015.pdf) 선형대수학 연습문제 답 (http://matrix.skku.ac.kr/LA-Lab/Solution/) 인공지능을 위한 기초 수학 (http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/)
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/dYSpWf/btsyTZ77rGe/elpUHHcPxcGhuueDL6pWR0/img.png)
행렬은 함수(사상)이다 행렬식은 부피 확대율= 평형 확대율의 부피 선형변환 = 특정한 조건이 주어진 함수(1번과 2번 조건 충족) 벡터의 기본 연산과 선형변환의 조건이 일치한다. 기하학적 관점에서 선형 변환은 기저벡터에 행렬을 곱해 변환시키는 것이다 1. 변환 후에도 원점의 위치가 변하지 않고 2. 격자가 직선의 형태를 유지하고 3. 격자의 간격이 일정한 3가지의 조건을 만족하는 것을 기하학적 선형 변환이라고 할 수 있다. 즉 행렬은 일종의 선형 변환이고 임의의 행렬A는 기저 벡터를 새로운 기저벡터로 바꿔주는 역할을 수행한다. 기하학적으로 봤을 때, 역행렬은 원래 행렬을 이용한 선형변환의 역-선형변환이라고 할 수 있다. 다시 말하자면, 위 설명의 행렬을 통한 선형 변환은 한 변의 길이가 1인 정사각형을 ..
VITON-HD custom.py ''' cd C:\hs-grad-2023\VITON-HD python custom.py --name test2 --dataset_mode custom python custom.py --name vitondataset_result --dataset_mode zalando-hd-resized/test --dataset_list custom_pairs.txt cd C:\hs-grad-2023 python Self-Correction-Human-Parsing/simple_extractor.py --dataset lip --model-restore C:/hs-grad-2023/VITON-HD/checkpoints/human_parsing_final.pth --input-dir C..
https://velog.io/@viriditass/GAN%EC%9D%80-%EC%95%8C%EA%B2%A0%EB%8A%94%EB%8D%B0-%EA%B7%B8%EB%9E%98%EC%84%9C-%EC%96%B4%EB%96%A4-GAN%EC%9D%B4-%EB%8D%94-%EC%A2%8B%EC%9D%80%EA%B1%B4%EB%8D%B0-How-to-evaluate-GAN GAN은 알겠는데, 그래서 어떤 GAN이 더 좋은건데? Evaluating Generative Adversarial Networks 👨🎓❓GAN의 성능은 도대체 어떻게 평가⚖해야 할까? Generative Adversarial Networks, 줄여서 GAN은 2014년도에 Ian J. Goodfellow의 논문을 거쳐 오늘날까지 여러 논문..