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  1. 2019.09.30 Gaze Estimation for Assisted Living Environments https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.09225 Experiments on images from a real assisted living environment demonstrate the higher suitability of their model for its final application.
  2. 2019.09.28 From ICCV 2019: Accurate, robust and fast method for registration of 3D scans https://www.profillic.com/paper/arxiv:1904.05519 (approach significantly outperforms the state-of-the-art robust 3D registration method based on a line process in terms of b..
  3. 2019.09.26 안녕하세요? 텐플코 여러분. 어제 자정 마감이었던 ICLR 2020의 논문 제출수가 대략 2600건이 된 것 같습니다. 학회장이 에디오피아라 내심 제출건수가 좀 줄기를 기대했건만 1000건이나 더 늘었다..
  4. 2019.09.25 Great applications for the healthcare industry: 3D Mesh Reconstruction from Single 2D Image for Right Ventricle https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.08986 "Instantiation-Net: 3D Mesh Reconstruction from Single 2D Image for Right Ventricle"
  5. 2019.09.24 이제 저작권 없는 인물사진을 사용할 수 있다는,,
  6. 2019.09.24 데이터사이언스 공부순서
  7. 2019.09.24 안녕하세요, 수아랩의 이호성입니다. - ICCV(International Conference on Computer Vision) 학회는 컴퓨터 비전에서 최고 수준의 학회이며 올해는 서울 코엑스에서 10/27 ~ 11/2 일주일간 개최가 됩니다. - ICCV ..
  8. 2019.09.23 올해 ICCV 2019년에 게재된 YOLACT: Real-time Instance Segmentation 논문을 간단하게 슬라이드로 만들어서 정리해보았습니다. 내용이 부족한 부분에 대해서 조언해주시면 정말 감사하겠습니다! 수정 링..
  9. 2019.09.23 A machine vision technique called neural style transfer was used to retrieve the lost Picasso painting in color for the first time [https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677](https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677)
  10. 2019.09.17 최근 번역서로 출판된 "신경망과 심층학습" 이라는 책에 대한 부가적인 자료가 있는 사이트를 알게되어 공유드립니다. 원서 제목은 Neural Networks and Deep Learning: A Textbook 으로 IBM Watson 연구소의 ..
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  12. 2019.09.14 제일 위 레벨의 표본 크기가 제일 중요하다고 되어있더라고요. 제일 위 레벨의 표본이 충분한 검증력을 가지고 있다면, 아래 레벨의 검증력은 따로 구하지 않아도 된다는 걸까요?
  13. 2019.09.06 3D Morphable Face Models -- Past, Present and Future
  14. 2019.09.03 머신러닝 통계학 확률론 등 동영상강의 연세대 수학과 이승철교수님
  15. 2019.09.01 번역기는 아닌데 오타 정정에 Grammarly 프리미엄 쓰고 있습니다

Gaze Estimation for Assisted Living Environments https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.09225 Experiments on images from a real assisted living environment demonstrate the higher suitability of their model for its final application.

Deep Learning/Papers2read 2019. 9. 30. 11:01
Gaze Estimation for Assisted Living Environments https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.09225

Experiments on images from a real assisted living environment demonstrate the higher suitability of their model for its final application.
https://www.facebook.com/groups/1738168866424224/permalink/2412130935694677/?sfnsn=mo

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From ICCV 2019: Accurate, robust and fast method for registration of 3D scans https://www.profillic.com/paper/arxiv:1904.05519 (approach significantly outperforms the state-of-the-art robust 3D registration method based on a line process in terms of b..

Computer Vision/Papers2read 2019. 9. 28. 10:25
From ICCV 2019: Accurate, robust and fast method for registration of 3D scans

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1904.05519

(approach significantly outperforms the state-of-the-art robust 3D registration method based on a line process in terms of both speed and accuracy)
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/994510107556714/?sfnsn=mo
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안녕하세요? 텐플코 여러분. 어제 자정 마감이었던 ICLR 2020의 논문 제출수가 대략 2600건이 된 것 같습니다. 학회장이 에디오피아라 내심 제출건수가 좀 줄기를 기대했건만 1000건이나 더 늘었다..

Deep Learning/Papers2read 2019. 9. 26. 13:46
안녕하세요? 텐플코 여러분. 어제 자정 마감이었던 ICLR 2020의 논문 제출수가 대략 2600건이 된 것 같습니다. 학회장이 에디오피아라 내심 제출건수가 좀 줄기를 기대했건만 1000건이나 더 늘었다는 ㅠㅠ. 오픈리뷰라 재밌는 논문들 바로 보실 수 있는데요. 일단 저는 올초 많은 NLP연구자들을 짜증 나게 했던 바로 이논문이 눈에 띄네요.

Large Batch Optimization for Deep Learning: Training BERT in 76 minutes
https://openreview.net/forum?id=Syx4wnEtvH

사실 건수 세러 봤더니 가장 마지막 논문이더라는 ㅎㅎ

여러분들도 훑어보시다 재밌는 논문 공유해주시면 감사하겠습니다. ㅎㅎ

#ICLR2020 #논문왜이리많냐
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/994510107556714/?sfnsn=mo

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Great applications for the healthcare industry: 3D Mesh Reconstruction from Single 2D Image for Right Ventricle https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.08986 "Instantiation-Net: 3D Mesh Reconstruction from Single 2D Image for Right Ventricle"

Deep Learning/Papers2read 2019. 9. 25. 14:28

https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/permalink/955715264821356/?sfnsn=mo

Great applications for the healthcare industry: 3D Mesh Reconstruction from Single 2D Image for Right Ventricle

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.08986

"Instantiation-Net: 3D Mesh Reconstruction from Single 2D Image for Right Ventricle"

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A machine vision technique called neural style transfer was used to retrieve the lost Picasso painting in color for the first time [https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677](https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677)  (0) 2019.09.23
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이제 저작권 없는 인물사진을 사용할 수 있다는,,

Deep Learning/resources 2019. 9. 24. 15:48

https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/992502631090795/?sfnsn=mo

Generative Modeling
100,000 Faces Imagined by a GAN (generative adversarial network): https://generated.photos
#DeepLearning #GAN #GenerativeAdversarialNetwork

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Here's the best order. In order Linear Algebra, Optimisation Theory, Probability Theory, Statistical Machine Learning, Classical Machine Learning, Computer Vision, Deep Learning

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안녕하세요, 수아랩의 이호성입니다. - ICCV(International Conference on Computer Vision) 학회는 컴퓨터 비전에서 최고 수준의 학회이며 올해는 서울 코엑스에서 10/27 ~ 11/2 일주일간 개최가 됩니다. - ICCV ..

Deep Learning/resources 2019. 9. 24. 08:29

https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/992561731084885/?sfnsn=mo

안녕하세요, 수아랩의 이호성입니다.
- ICCV(International Conference on Computer Vision) 학회는 컴퓨터 비전에서 최고 수준의 학회이며 올해는 서울 코엑스에서 10/27 ~ 11/2 일주일간 개최가 됩니다.

- ICCV 2019 통계
올해 총 4303편의 논문이 submit 되었고 그 중 25%의 1077편만이 accept이 되었다고 합니다. 2017년에 비해 submit된 논문의 편수가 거의 2배가 되었습니다.

- accepted paper list   http://iccv2019.thecvf.com/program/main_conference
에서 확인하실 수 있습니다.

- 키워드 분석
올해는 어떤 키워드로 논문이 많이 제출되었는지도 분석을 해보았습니다.
컴퓨터비전 학회답게 image, object, detection, video, segmentation, 3d 등 general한 키워드들이 주를 이루었고, "attention", "unsupervised", "re-identification" 등 특징적인 키워드들이 늘어난 점이 인상깊습니다.

- 코드 및 이미지 자료
시각화에 사용한 코드와 이미지들은 제 github repository에서 확인하실 수 있습니다.
https://github.com/hoya012/ICCV-2019-Paper-Statistics

공부하시는데 도움이 되셨으면 좋겠습니다. 감사합니다!😆

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올해 ICCV 2019년에 게재된 YOLACT: Real-time Instance Segmentation 논문을 간단하게 슬라이드로 만들어서 정리해보았습니다. 내용이 부족한 부분에 대해서 조언해주시면 정말 감사하겠습니다! 수정 링..

Deep Learning/Papers2read 2019. 9. 23. 20:30

https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1480286152111061/?sfnsn=mo

올해 ICCV 2019년에 게재된 YOLACT: Real-time Instance Segmentation 논문을 간단하게 슬라이드로 만들어서 정리해보았습니다. 내용이 부족한 부분에 대해서 조언해주시면 정말 감사하겠습니다!

수정 링크 :

https://www.slideshare.net/BrianKim244/20190708-bumsookim-yolact?qid=02434b80-8281-426f-b431-dfbff64694ac&v=&b=&from_search=1

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A machine vision technique called neural style transfer was used to retrieve the lost Picasso painting in color for the first time [https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677](https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677)

Deep Learning/Papers2read 2019. 9. 23. 14:46

https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/permalink/955715264821356/?sfnsn=mo

A machine vision technique called neural style transfer was used to retrieve the lost Picasso painting in color for the first time

[https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677](https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.05677)

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올해 ICCV 2019년에 게재된 YOLACT: Real-time Instance Segmentation 논문을 간단하게 슬라이드로 만들어서 정리해보았습니다. 내용이 부족한 부분에 대해서 조언해주시면 정말 감사하겠습니다! 수정 링..  (0) 2019.09.23
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최근 번역서로 출판된 "신경망과 심층학습" 이라는 책에 대한 부가적인 자료가 있는 사이트를 알게되어 공유드립니다. 원서 제목은 Neural Networks and Deep Learning: A Textbook 으로 IBM Watson 연구소의 ..

Deep Learning/course 2019. 9. 17. 17:18

https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/987881208219604/?sfnsn=mo

최근 번역서로 출판된 "신경망과 심층학습" 이라는 책에 대한 부가적인 자료가 있는 사이트를 알게되어 공유드립니다.

원서 제목은 Neural Networks and Deep Learning: A Textbook 으로 IBM Watson 연구소의 Distinguished 연구자이신 Charu C. Aggarwal 님이 저술한 책입니다.

책 내용 자체도 Amazon 리뷰를 보면 꽤 좋다는것을 알 수 있는데요, 이론과 실습 두 가지를 적절하게 설명하는 책으로 판단됩니다.

우선 Charu 님이 운영하는 유투브 채널을 가 보면, 일부 챕터에 대한 비디오 강의도 존재합니다 (27개의 비디오).

그리고, Charu 님이 운영하는 홈페이지가 있는것을 알게 되었는데요, 이 사이트에 가면 각 챕터별 내용을 설명하는 PDF 슬라이드가 함께 제공됩니다. 추가적으로, PDF 슬라이드의 LaTex 버전과 자료에 삽입된 그림을 모두 LaTex 파일(*.dvi) 로도 제공합니다.

본 책으로 공부를 하시는분들께 도움이 되었으면 싶은 생각이 들어서 공유드리오니 참고 되면 좋을것 같습니다 :)

유투브: https://www.youtube.com/playlist?list=PLLo1RD8Vbbb_6gCyqxG_qzCLOj9EKubw7
홈페이지: http://www.charuaggarwal.net/neural.htm

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안녕하세요,

계층형 데이터 (hierarchical data)을 가지고 테스트를 진행할때 (regression coefficient) 테스트의 검증력 (power)을 계산하려고 합니다.

구글링을 하다가 Snijders분의 2005년 논문을 읽게 되었는데 (Power and sample size in multilevel modeling) 제일 위 레벨의 표본 크기가 제일 중요하다고 되어있더라고요. 제일 위 레벨의 표본이 충분한 검증력을 가지고 있다면, 아래 레벨의 검증력은 따로 구하지 않아도 된다는 걸까요?

G power나 SPSS를 통해 제일 위 레벨 검증력만 계산하면 될까요? 아니면 제가 잘못 이해한걸까요 ㅠㅠ

도움에 미리 감사드립니다 🙂

상대적으로 윗 level power가 주로 문제가 된다는 뜻이지 아래 level power를 전혀 고려하지 않아도 된다는 뜻은 아닙니다. 아래 level 독립변수가 너무 많으면 전체적으로 문제가 발생합니다. 최하층 레벨 (level 1)의 평균 sample size와 그 level 독립변수의 숫자를 고려해 보셔요. HLM 혹은 Multilevel model도 결국 multiple linear regression의 확장이니 그 기본으로 돌아가 해결해 나가시면 도움이 될꺼에요,

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Posted by uniqueone
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머신러닝 통계학 확률론 등 동영상강의 연세대 수학과 이승철교수님

Machine Learning/course 2019. 9. 3. 14:43

https://www.facebook.com/groups/modulabs/permalink/2425272630871239/?sfnsn=mo

연대 수학과 이승철 교수님이 파이썬 기반으로 영상을 많이 찍어놓으셨네요. 보시면 좋을거 같아요!

머신러닝 통계학 확률론 등 동영상강의


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Posted by uniqueone
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번역기는 아닌데 오타 정정에 Grammarly 프리미엄 쓰고 있습니다

Paper 2019. 9. 1. 16:34

https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/974184509589274/?sfnsn=mo

안녕하세요~

번역기는 아닌데 오타 정정에 Grammarly 프리미엄 쓰고 있습니다

저도 그래멀리 프리미엄 사용합니다ㅎㅎ

구글, 파파고, 그래멀리씁니다
구글은 한글 문장을 영어로 바꿀때 자연스럽고 파파고는 영어문장을 한글로 바꿀때 자연스럽더라고요 그래멀리는 영어 문법체크에 씁니다 무료버전도 쓸만하더라고요
이렇게 3개 다 열어놓고 사용합니다ㅎㅎ

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