반응형 분류 전체보기87 [딥러닝 with 파이썬] Precision-Recall Curve와 Average Precision 이번에 알아볼 내용은, Object Detection과 Segmentaition에서 평가지표로 활용되는 Average Precision에 대해서 알아보겠습니다. Average Precision은 Precision-Recall Curve의 면적 부분을 의미하는데요. 그렇다면, Precision-Recall Curve에 대해 정리해보고 Average Preicision의 의미는 무엇인지, 그리고 Average Preicision들을 평균한 mAP는 무엇인지 알아보겠습니다. 1. Precision-Recall Curve와 Average Precision 1) Precision-Recall Curve - Precision-Recall Curve는 분류모델의 성능을 평가하는데 사용되는 평가지표 중 하나입니다. T.. 2024. 2. 19. [딥러닝 개념 정리] Inference? 딥러닝에서 Inference란? 이번에는 딥러닝에서 자주 사용되는 단어인, Inference 에 대해서 알아보겠습니다. 1. Inferecne란? 딥러닝에서 Inference란? - Inference는 우리말로 "추론" 이라고 번역됩니다. 딥러닝에서 Inference, 즉 딥러닝에서의 추론이란 학습된 결과물을 바탕으로 새로운 입력 데이터에 대해 추론(Inference)하는 것을 의미하는 것이라고 생각할 수 있는데요. - 딥러닝에서 Inference는 학습된 모델을 사용해 새로운 데이터에 대한 예측(Prediction), 분류(Classification), 기타 결정을 내리는 과정을 말합니다. 즉, 모델이 학습 과정을 마치고, 새로운 입력 데이터에 대해 출력값을 생성하는 단계를 말합니다. 2. Inference의 특징과 과정 - 학습된 .. 2024. 2. 18. [개념 정리] 비전 트랜스포머 / Vision Transformer(ViT) (2/2) 지난 포스팅에 이어서 비전트랜스포머(Vistion Transformer/ ViT)에 대해서 알아보겠습니다. [개념 정리] 비전 트랜스포머 / Vision Transformer(ViT) (1/2) 지난 시간에는 인코더 부분에 대해서 알아보았습니다. 포지셔널 임베딩이 추가된 패치 임베딩이 Transformer의 인코더에 들어가서 Q, K, V로 나뉘고, Multi Head Self Attention + Skip connection, 이후 Multi Layer Perceptron + Skip connection이 추가된 다수의 레이어를 지나 최종적으로 인코더의 출력 벡터가 나오게 됩니다. 이제 그 다음 단계에 대해서 알아보겠습니다. 1. Classification Head (분류 헤드) - 위 그림에서처럼, .. 2024. 2. 17. [개념 정리] 비전 트랜스포머 / Vision Transformer(ViT) (1/2) 이번에 알아보 내용은 Vision Transformer입니다. 해당 모델은 "An Image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale" 이라는 논문에서 등장했습니다. 해당 논문은 2021년 ICLR에서 발표된 이후, 많은 후속 연구들이 쏟아지고 있으며 ViT를 Backbone으로 한 다양한 Architecture들이 나오면서 CV(Computer Vision) Task에서 CNN을 대체 또는 다른 방향성을 제시하는 솔루션으로 제안되고 있습니다. 1. Vision Transformer(ViT / 비전트랜스포머) -기본적인 구조는 아래에 나와있는 모습을 바탕으로 알 수 있습니다. 1) Image Patching (이미지 패치화) -.. 2024. 2. 16. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 22 다음 반응형
