안녕하세요. 인공지능연구원 정정민입니다. 회사 내부 세미나에서 SinGAN 논문을 발표했습니다. ICCV 2019에서 Best paper 상을 받은 논문입니다. 사용했던 자료를 공유드립니다. 도움이 되셨으면 좋겠습니다^^
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1043767235964334/?sfnsn=mo
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Surreal high-quality re-enactments of famous figures

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1911.08139

(outperforms on the identity preservation problem)
https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/permalink/1008865839506298/?sfnsn=mo
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STATE OF THE ART IN 3D MORPHABLE MODEL OF THE HUMAN HEAD
Enormous applications in computer vision, computer graphics, biometrics, and medical imaging.
https://www.profillic.com/paper/arxiv:1911.08008
https://www.facebook.com/groups/1738168866424224/permalink/2458983691009401/?sfnsn=mo
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Surreal high-quality re-enactments of famous figures

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1911.08139

(outperforms on the identity preservation problem)
https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/permalink/1008865839506298/?sfnsn=mo
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안녕하세요, 수아랩(코그넥스) 이호성이라고 합니다.

이틀 전 공개된 논문이 결과가 인상깊어서 빠르게 리뷰를 해보았습니다.

논문의 제목은 "EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection" 이며 제가 지난번에 소개드렸던 EfficientNet을 Object Detection에 접목시켜서 매우 우수한 성능을 달성시킨 논문입니다.

첨부드린 그림을 보시면 아시겠지만, 기존 연구들대비 정확도도 매우 우수하고, 연산량 자체도 굉장히 효율적으로 사용하고 있는 것을 알 수 있습니다. 이 글을 쓰고있는 현 시점에서는 Object Detection 분야에서는 State-of-the-art(SOTA)를  달성한 논문입니다!

논문 자체는 잘 쓰여져 있고, 이해하기 쉬워서 내용을 그대로 잘 정리하여 글로 작성을 하여 블로그에 올려두었습니다. 공부하시는데 도움이 되셨으면 좋겠습니다!

논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf
블로그 글: https://hoya012.github.io/blog/EfficientDet-Review/
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1539376382868704/?sfnsn=mo
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http://statkclee.github.io/think-stat/

통계적 사고 워크샵

싸이그래머 xwMOOC가 함께 합니다.

기계와의 경쟁을 준비하며…

“The future is here, it’s just not evenly distributed yet.”
- William Gibson

학습 개요

  • 일시
    • ’15년 11월 18일 ~ ’16년 1월 6일 (8주간)
    • 매주 수요일 19:00 ~ 20:00
  • 장소

 

 

 

 

교재

 

 

통계적 사고 (ThinkStats2) : 프로그래머를 위한 확률과 통계
- (번역): https://github.com/statkclee/ThinkStats2
- (원서): http://greenteapress.com/thinkstats2/
- 번역 버젼(’15년 11월 17일), PDF 파일
- 번역 버젼(’15년 11월 17일), HTML 파일
«««« 연습문제 초벌 번역
«««« 한국어판 서문 추가

 

 

장연습문제해답

1장 문제 해답
2장 문제 해답
3장 문제 해답
4장 문제 해답
5장 문제 해답
6장 문제 해답
7장 문제 해답
8장 문제 해답
9장 문제 해답
10장 문제 해답
11장 문제 해답
12장 문제 해답
13장 문제 해답
14장 문제 해답

공용 작업공간

위키…통계적 사고

LaTeX 사전 공부

출처: OpenIntro.org LaTeX 저작 교육과정

사전 준비

  1. Git과 GitHub
  2. 파이썬 설치: 아나콘다 기반 과학컴퓨팅 개발환경을 적극추천

# 파이썬 2 기준 우분투 14.04 64비트 버젼 설치 사례 $ wget https://3230d63b5fc54e62148e-c95ac804525aac4b6dba79b00b39d1d3.ssl.cf1.rackcdn.com/Anaconda2-2.4.0-Linux-x86_64.sh $ bash ~/Downloads/Anaconda2-2.4.0-Linux-x86_64.sh 사전준비 검증[xwmooc:~/ThinkStats2/code ] $ python nsfg.pynsfg.py:42: SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy df.birthwgt_lb[df.birthwgt_lb > 20] = np.nan (13593, 244) nsfg.py: All tests passed.부랑자(Vagrant)와 가상상자(VirtualBox)를 활용한 과학컴퓨팅 환경 구축

부랑자(Vagrant) 아나콘다 설치환경 참조

학습 목차

일시학습 내용

2015. 11. 18 탐색적 자료 분석 & 분포
2015. 11. 25 확률 질량 함수 & 누적분포함수
2015. 12. 2 분포 모형화 (Modeling distributions) & 확률밀도함수
2015. 12. 9 변수간 관계
2015. 12. 16 추정 (Estimation)
2015. 12. 23 가설 검정 (Hypothesis testing
2015. 12. 30 선형최소제곱 & 회귀 (Regression)
2016. 1. 6 시계열 분석 & 생존분석

열린 통계학 개론

언론 기사

참고자료

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