'Deep Learning'에 해당되는 글 593건

  1. 2019.10.27 In this lesson, we will discuss how you can expand the NLP model in SpaCy. Text data is so wide therefore it is possible that the model is not present in Spacy to deal with it and in that case you can build your own rule and merge with the default SpaCy..
  2. 2019.10.27 #Download working file from the video description Processing Pipeline is an important step in feature extraction from text data. Learn how the pipeline works and how you can speed up the processing by disabling some blocks of the pipeline. NLP Tutorial ..
  3. 2019.10.27 State of the art in Brain Tumor Segmentation: https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.12901 (A 3D U-net based deep learning model has been trained with the help of brain-wise normalization and patching strategies for the brain tumor segmentation ta..
  4. 2019.10.27 Deep Learning with Keras A-Z: Part of our Data Science & Machine Learning Notes Series. We will now explore step by step tutor using Keras on MNIST. Go through the Analysis steps and try to understand the context. If some topics are too advanced they wi..
  5. 2019.10.26 ICYMI from BMVC 2019: human motion transfer - generation of a video https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.09139 (Their GAN-based architecture, DwNet, leverages dense intermediate pose-guided representation and refinement process to warp the requi..
  6. 2019.10.26 From ICCV: Gaze360, a large-scale gaze-tracking dataset and method for robust 3D gaze estimation in unconstrained images https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.10088
  7. 2019.10.25 State of the art in object detection: FuseMODNet: Real-Time Camera and LiDAR based Moving Object Detection for robust low-light Autonomous Driving https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.05395
  8. 2019.10.25 Atrio: AI assisted ECG web application #alertedh
  9. 2019.10.25 버클리대학에서 진행한 Introduction to Deep Learning (STAT 157)강의의 강의 슬라이드와 강의 영상입니다. 한글화된 Dive into Deep Learning(https://ko.d2l.ai/)과 함께 보시면 처음 공부하시는 분들께 많은 도움..
  10. 2019.10.25 안녕하세요! 얼마 전에 voice separation 을 공유 드렸었는데, Singing Voice Separation 학습을 추가하여 재공유 드립니다. 주요 특징으로 먼저, 데이터셋은 DSD100을 활용하였으며 Voice Bank, Audioset 등과 joi..
  11. 2019.10.24 안녕하세요. 각기 다른 Receptive Field 를 가진 컨볼루션 필터로부터 출력되는 피쳐맵 간에 적응적인 Weighted Average 연산을 통해 작업(Image classification) 성능을 끌어올릴 수 있는 어텐션 모듈을 제안..
  12. 2019.10.24 ICYMI: Faceswap+ "Mask-Guided Portrait Editing with Conditional GANs" https://www.profillic.com/paper/arxiv:1905.10346 They address three issues in existing techniques: diversity, quality, and controllability for portrait synthesis and editing.
  13. 2019.10.22 안녕하세요! 파이썬으로 할 수 있는 time series 분석에 대해 정말 많은 것을 담고 있는 좋은 포스트입니다. https://www.machinelearningplus.com/time-series/time-series-analysis-python/ 최근 열린 ASHRAE 대회도, t..
  14. 2019.10.21 TF로 구현을 할 때 네트워크의 특정 부분을 resue하면서 동시에 update를 안하게 할 수도 있나요? 현재는 with tf.variable_scope('P',reuse=False): 이런 식으로 감싸서 resue를 하고 있는데, 특정 forward path의 ..
  15. 2019.10.21 안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 네번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 자연어 처리의 절대강자 Bert 계열 논문인 ‘RoBERTa’ 입니다 ! 자연어처리 팀 이신..
  16. 2019.10.21 안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 다섯번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 이미지 generate분야의 아버지격인의 ‘GAN’입니다 ! 이미지처리 팀 이신 DaWoon He..
  17. 2019.10.21 오늘 #PR12 201번째 발표에서는 CVPR 2019에서 발표되었던 "Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks" 라는 논문을 리뷰했습니다. Image classification 모델을 학습할 때, 흔히 사용하지만 ..
  18. 2019.10.21 [괜찮은 듯] pytorch tutorial
  19. 2019.10.21 Natural language processing (NLP) is the ability of a computer program to understand human language as it is spoken. This is an introductory lesson on #Natural #Language #Processing (NLP) in Machine learning for beginners. you will learn basics for NLP..
  20. 2019.10.21 The #working #code is given in the video description of each video. You can #download the Jupyter notebook from #GitHub. Learn Complete Data Science with these 4 video series | Free Content of 28 Hours in 55 Lectures. 1. Python for Beginners https://ww..
  21. 2019.10.21 Learn how you can Convert Speech to Text in Python ! https://www.thepythoncode.com/article/using-speech-recognition-to-convert-speech-to-text-python
  22. 2019.10.21 Jeremy가 medical imaging 관련, 세 번째 Kaggle 노트북을 공개 했습니다. 이번 노트북에서는 크게 두 가지의 내용이 등장합니다.1. GPU 최적화 방법을 사용한 한 배치의 모든 사진의 brain 영역에 대한 mas..
  23. 2019.10.19 안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 다섯번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 이미지 generate분야의 아버지격인의 ‘GAN’입니다 ! 이미지처리 팀 이신 DaWoon He..
  24. 2019.10.19 안녕하세요 박찬준입니다. 지난 8월 SKT아카데미에서 진행했었던 모두를 위한 기계번역 동영상 자료를 공유드립니다. https://www.youtube.com/watch?v=3WvA-sFiI6w&list=PL9mhQYIlKEhcyCTvJq6tGJ3_B6hRjLm2N 총 8개..
  25. 2019.10.18 [D] Uncertainty Quantification in Deep Learning [1] 강아지/고양이 이미지를 학습시킨 모델에 개구리 이미지를 입력으로 넣으면 어떤 값이 나올까요? Uncertainty를 직관적으로 잘 설명해주는 블로그 포스팅..
  26. 2019.10.17 스탠포드 대학의 CS 221 인공지능, CS 229 머신러닝, CS 230 딥러닝 수업의 요약 정리가 한국어로도 지원되고 있네요. 좋은 세상입니다!^^
  27. 2019.10.17 [P] Albumentations, an image augmentation library version 0.4 released [1] Image Augmentation 라이브러리인 Albumentations의 0.4 버전이 공개되었습니다. 이런 Image Augmentation 라이브러리를 사용하면 좋은 점으로 크게 ..
  28. 2019.10.15 일하기 싫어서 재미로 학습해본 seq2seq 모델을 공유합니다 :D 텍스트를 입력하면 성경 말투(?)로 변환해줘요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ https://github.com/MrBananaHuman/TextToBible
  29. 2019.10.15 [PR12 Season 2 종료 및 Season 3 시작 안내] 안녕하세요, Tensorflow Korea에서 시작된 유튜브 딥러닝 논문읽기 모임인 PR12가 지난 1년간의 새로운 100편 (PR-101 ~ PR-200)을 마무리 하였습니다. 처음 100편도 ..
  30. 2019.10.15 잘 만든 Keras 모델을 모바일로 포팅해서 앱을 만들고자 하시는 분들 많으시죠? 어떻게 하면 될까요? 이 문제를 잘 정리한 글입니다.

In this lesson, we will discuss how you can expand the NLP model in SpaCy. Text data is so wide therefore it is possible that the model is not present in Spacy to deal with it and in that case you can build your own rule and merge with the default SpaCy..

Deep Learning/course 2019. 10. 27. 18:35
In this lesson, we will discuss how you can expand the NLP model in SpaCy. Text data is so wide therefore it is possible that the model is not present in Spacy to deal with it and in that case you can build your own rule and merge with the default SpaCy model.

NLP Tutorial 7 - Combining NLP Models and Custom Rules in SpaCy Python Tutorial
https://youtu.be/yHmfOWryK4M
https://m.facebook.com/groups/107107546348803?view=permalink&id=984324795293736&sfnsn=mo

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#Download working file from the video description Processing Pipeline is an important step in feature extraction from text data. Learn how the pipeline works and how you can speed up the processing by disabling some blocks of the pipeline. NLP Tutorial ..

Deep Learning/course 2019. 10. 27. 18:32
#Download working file from the video description
Processing Pipeline is an important step in feature extraction from text data. Learn how the pipeline works and how you can speed up the processing by disabling some blocks of the pipeline.
NLP Tutorial 8 - Introduction to Processing Pipeline in SpaCy Python Tutorial | SpaCy for NLP
https://youtu.be/GI_2wmSK49I
https://m.facebook.com/groups/107107546348803?view=permalink&id=984991961893686&sfnsn=mo

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State of the art in Brain Tumor Segmentation:
https://www.profillic.com/paper/arxiv:1909.12901

(A 3D U-net based deep learning model has been trained with the help of brain-wise normalization and patching strategies for the brain tumor segmentation task)
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Deep Learning/course 2019. 10. 27. 18:14
Deep Learning with Keras A-Z: Part of our Data Science & Machine Learning Notes Series. We will now explore step by step tutor using Keras on MNIST. Go through the Analysis steps and try to understand the context. If some topics are too advanced they will be covered soon in the upcoming Learning Notes Series.

Get your Notes here:[http://bit.ly/2MQVcgf](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fbit.ly%2F2MQVcgf%3Ffbclid%3DIwAR0XWCuw5ALJ7YDyvPaED-6nFeM8e_upLhqUjmqS9TV6QGgfhZU1UUbd_Jc&h=AT2-kOSNPPdv1ICdwKZbI3_Je7jTjOfa1KYaQYdZsuDgIf-NxK_J9lEuYAfhWdyrkh72wv3uDMn65K7WHMrGPdH9aPjkXCWUP4mYIIwD3948AV5lZ6sSkUDY8R9iUj_e1R9P4CIfcapKfTwP79NT1qhrdZBXt2Z7kaC1AMnvb4tFLMGdZqWWRgWmKPVM4gTtuFThQEceooKOAVRqZh3DSUp2TAGIOv4kApQ824OQ3ftbW3HvOCrVSxU6TuiX65AXdFLXihO5MxThizVIsf6h-8HP1oOYFUvarHZjB2kteZNE9F7OTTKuy4oIfDkEPUABgkGnjlEoExlVfARkHSIb6U1POYGvL1DxQKvug-F3AwFmd0VW3V2kaXHPKJl_HQvIDhr_bYaP3j0ZAjxaj6eZcfiaolUvW8h7Je2PEy6VXhhYNrJePd9GMA0Tksh74rSV7_kDy_42tJ8d7VzVg969nLFqAldvkfJbY56RmOqLMfVNweGyrRYBx4MGjUTusjl5qJ4KO4GtxWZZg3W0iGF1pSNnVduzHePYWxLofwrinS94Ya4ZHrVMIv0EoeA4_lfSAqCyugMGBVNAgXLFfBgtIoYkqyCTWd8Z5EVXhK1Z2CdxsrhwQI6GdO7jLyCbXj0QkM0ydJk)
https://www.facebook.com/groups/DataScienceGroup/permalink/2731937136868159/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 26. 15:13
ICYMI from BMVC 2019: human motion transfer - generation of a video
https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.09139

(Their GAN-based architecture, DwNet, leverages dense intermediate pose-guided representation and refinement process to warp the required subject appearance, in the form of the texture, from a source image into a desired pose.)
https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/permalink/984436071949275/?sfnsn=mo

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From ICCV: Gaze360, a large-scale gaze-tracking dataset and method for robust 3D gaze estimation in unconstrained images https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.10088

Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 26. 15:12
From ICCV: Gaze360, a large-scale gaze-tracking dataset and method for robust 3D gaze estimation in unconstrained images

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.10088
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State of the art in object detection: FuseMODNet: Real-Time Camera and LiDAR based Moving Object Detection for robust low-light Autonomous Driving https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.05395

Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 25. 13:13
State of the art in object detection: FuseMODNet: Real-Time Camera and LiDAR based Moving Object Detection for robust low-light Autonomous Driving

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.05395
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From ICCV: Gaze360, a large-scale gaze-tracking dataset and method for robust 3D gaze estimation in unconstrained images https://www.profillic.com/paper/arxiv:1910.10088  (0) 2019.10.26
안녕하세요. 각기 다른 Receptive Field 를 가진 컨볼루션 필터로부터 출력되는 피쳐맵 간에 적응적인 Weighted Average 연산을 통해 작업(Image classification) 성능을 끌어올릴 수 있는 어텐션 모듈을 제안..  (0) 2019.10.24
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안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 네번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 자연어 처리의 절대강자 Bert 계열 논문인 ‘RoBERTa’ 입니다 ! 자연어처리 팀 이신..  (0) 2019.10.21
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Atrio: AI assisted ECG web application #alertedh

Deep Learning/resources 2019. 10. 25. 13:11
Atrio: AI assisted ECG web application #alertedh

https://www.facebook.com/groups/DeepNetGroup/permalink/983603155365900/?sfnsn=mo

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Deep Learning/course 2019. 10. 25. 10:56
버클리대학에서 진행한 Introduction to Deep Learning (STAT 157)강의의 강의 슬라이드와 강의 영상입니다. 한글화된 Dive into Deep Learning(https://ko.d2l.ai/)과 함께 보시면 처음 공부하시는 분들께 많은 도움이 될 듯 합니다.

https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1018870715120653/?sfnsn=mo

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[괜찮은 듯] pytorch tutorial  (0) 2019.10.21
The #working #code is given in the video description of each video. You can #download the Jupyter notebook from #GitHub. Learn Complete Data Science with these 4 video series | Free Content of 28 Hours in 55 Lectures. 1. Python for Beginners https://ww..  (0) 2019.10.21
인공지능을 공부하면서 느꼈던 점들과 공부자료들을 공유하고 싶어 이렇게 글을 남깁니다.  (0) 2019.10.01
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안녕하세요! 얼마 전에 voice separation 을 공유 드렸었는데, Singing Voice Separation 학습을 추가하여 재공유 드립니다. 주요 특징으로 먼저, 데이터셋은 DSD100을 활용하였으며 Voice Bank, Audioset 등과 joi..

Deep Learning/resources 2019. 10. 25. 05:55
안녕하세요! 얼마 전에 voice separation 을 공유 드렸었는데, Singing Voice Separation 학습을 추가하여 재공유 드립니다.

주요 특징으로 먼저, 데이터셋은 DSD100을 활용하였으며 Voice Bank, Audioset 등과 joint training 을 하였습니다. 특히 기존 Source Separation과 다르게 듣는 귀를 만족시켜보고자 44.1k sample rate을 이용하였습니다.
github link : https://github.com/AppleHolic/source_separation

이전과 마찬가지로 샘플을 만들어 보았는데요, 유튜브 재생목록에 총 5가지 제(+@)가 좋아하는 가요로 테스트 샘플을 공유해두었습니다.
Youtube Playlist : https://www.youtube.com/playlist?list=PLQ4ukFz6Ieir5bZYOns08_2gMjt4hYP4I

5개 중 성시경-거리에서는 배경음은 그대로인 채로 목소리만 shifting하여 더해 보았습니다. 기존에 듣던 곡에서 조금 신선한 느낌을 느끼실 수 있을 거라 생각되며, 이런 식으로 활용할 수 있다는 사실이 재밌었습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=xmoBUf_6b0c&list=PLQ4ukFz6Ieir5bZYOns08_2gMjt4hYP4I&index=1

체크포인트 파일은 조만간 업로드 예정입니다. 문제점 혹은 개선 사항 있으시면 편하게 연락 주세요~ 감사합니다.
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1511168179022858/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 24. 22:17
안녕하세요. 각기 다른 Receptive Field 를 가진 컨볼루션 필터로부터 출력되는 피쳐맵 간에 적응적인 Weighted Average 연산을 통해 작업(Image classification) 성능을 끌어올릴 수 있는 어텐션 모듈을 제안한 SKNet(Selective Kernel Networks, CVPR2019) 을 PyTorch 를 이용하여 구현해보았습니다. 관심 있으신 분들은 참고해보시면 좋을 것 같습니다! 구현이 잘못된 부분이 있다면 피드백 부탁드립니다.

[https://github.com/developer0hye/SKNet-PyTorch](https://github.com/developer0hye/SKNet-PyTorch)
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1511055922367417/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 24. 16:51
ICYMI: Faceswap+ "Mask-Guided Portrait Editing with Conditional GANs"

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1905.10346

They address three issues in existing techniques: diversity, quality, and controllability for portrait synthesis and editing.
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1009977712676620/?sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 10. 22. 10:02
안녕하세요!

파이썬으로 할 수 있는 time series 분석에 대해

정말 많은 것을 담고 있는 좋은 포스트입니다.

https://www.machinelearningplus.com/time-series/time-series-analysis-python/

최근 열린 ASHRAE 대회도, time series 분석이 필요하니,

한번 보시고, 함께 공부하는건 어떨까요?
https://www.facebook.com/groups/KaggleKoreaOpenGroup/permalink/510107289721375/?sfnsn=mo

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TF로 구현을 할 때 네트워크의 특정 부분을 resue하면서 동시에 update를 안하게 할 수도 있나요? 현재는 with tf.variable_scope('P',reuse=False): 이런 식으로 감싸서 resue를 하고 있는데, 특정 forward path의 경우는 network의 학습을 안하게 하고 싶습니다.

+ 그룹에 포스팅하는 것 왜이렇게 불편해졌나요... 쓸때없는 마크다운과 글 삭제를 눌러도 안지워지는 버그랑, 점점 별로가 되어가네요.
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1012047532469638/?sfnsn=mo

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안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 네번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 자연어 처리의 절대강자 Bert 계열 논문인 ‘RoBERTa’ 입니다 ! 자연어처리 팀 이신..

Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 21. 17:11
안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 네번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 자연어 처리의 절대강자 Bert 계열 논문인 ‘RoBERTa’ 입니다 ! 자연어처리 팀 이신 전지현 님이 진행해 주셨습니다. 매주 유익한 논문리뷰가 이어질 예정이니 관심 가져주시면 감사하겠습니다. 링크 ->

[https://youtu.be/GiotNYiTiMw](https://youtu.be/GiotNYiTiMw)

추가로.. 음성처리 팀 쪽에 공석이 많이 생겨 추가로 팀원 모집합니다! 열심히 하실분 편하게 신청주세요 스터디의 자세한 내용은

아래 링크 참고 부탁드립니다!

[https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing](https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing&fbclid=IwAR3QaRFOeQsXNPyV__UkSunphSy6timP_rFwY64X1fA539trO_PThUP6zYA)

스터디 신청 양식은

1. 성함

2. 공부하신 기간

3. 깊게 읽어보신 논문 수

4. 신청 동기

를 페이스북 메세지로 보내주시면 확인 후 답장 드리겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다!
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1012616982412693/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 21. 17:02
안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 다섯번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 이미지 generate분야의 아버지격인의 ‘GAN’입니다 ! 이미지처리 팀 이신 DaWoon Heo 님이 진행해 주셨습니다. 매주 유익한 논문리뷰가 이어질 예정이니 관심 가져주시면 감사하겠습니다. 링크 ->

[https://youtu.be/UZpuIG1eF8Y](https://youtu.be/UZpuIG1eF8Y)

추가로.. 음성처리 팀 쪽에 공석이 많이 생겨 추가로 음성처리 팀원 모집합니다! 열심히 하실분 편하게 신청주세요 스터디의 자세한 내용은

아래 링크 참고 부탁드립니다!

[https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing](https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing&fbclid=IwAR3QaRFOeQsXNPyV__UkSunphSy6timP_rFwY64X1fA539trO_PThUP6zYA)

스터디 신청 양식은

1. 성함

2. 공부하신 기간

3. 깊게 읽어보신 논문 수

4. 신청 동기

를 페이스북 메세지로 보내주시면 확인 후 답장 드리겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다!
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1012796945728030/?sfnsn=mo

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 21. 16:58
오늘 #PR12 201번째 발표에서는 CVPR 2019에서 발표되었던 "Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks" 라는 논문을 리뷰했습니다. Image classification 모델을 학습할 때, 흔히 사용하지만 잘 알려져 있지 않은 팁들을 통한 성능 개선을 많은 실험을 통해 설명한 논문입니다. 이 논문에 나오는 모델들의 구현체는 GluonCV( https://gluon-cv.mxnet.io/ )의 Model Zoo에서 찾아보실 수 있습니다.

https://youtu.be/D-baIgejA4M
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1014708428870215/?sfnsn=mo

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[괜찮은 듯] pytorch tutorial

Deep Learning/course 2019. 10. 21. 15:34

https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial

This repository provides tutorial code for deep learning researchers to learn PyTorch. In the tutorial, most of the models were implemented with less than 30 lines of code. Before starting this tutorial, it is recommended to finish Official Pytorch Tutorial.

 

Table of Contents

1. Basics

2. Intermediate

3. Advanced

4. Utilities

 

Getting Started

$ git clone https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial.git $ cd pytorch-tutorial/tutorials/PATH_TO_PROJECT $ python main.py

 

Dependencies

 

Author

Yunjey Choi/ @yunjey

저작자표시 비영리 동일조건

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Deep Learning/resources 2019. 10. 21. 12:18
Natural language processing (NLP) is the ability of a computer program to understand human language as it is spoken.

This is an introductory lesson on #Natural #Language #Processing (NLP) in Machine learning for beginners. you will learn basics for NLP, where to use NLP and how to use #NLP. Download Working Code from the Video Description.
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https://youtu.be/mrF9MD56-wk
Learn Complete Data Science with these 4 video series.
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2. Machine Learning for Beginners
https://www.youtube.com/watch?v=ZeM2tHtjGy4&list=PLc2rvfiptPSTvPFbNlT_TGRupzKKhJSIv
3. Feature Selection in Machine Learning
https://www.youtube.com/watch?v=kA4mD3y4aqA&list=PLc2rvfiptPSQYzmDIFuq2PqN2n28ZjxDH
4. Deep Learning with TensorFlow 2.0 and Keras
https://www.youtube.com/watch?v=nVvhkVLh60o&list=PLc2rvfiptPSR3iwFp1VHVJFK4yAMo0wuF
The working code is given in the video description of each video. You can download the Jupyter notebook from GitHub.
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Deep Learning/resources 2019. 10. 21. 09:18

https://www.facebook.com/groups/fastaikr/permalink/2430550040493776/

Jeremy가 medical imaging 관련, 세 번째 Kaggle 노트북을 공개 했습니다. 이번 노트북에서는 크게 두 가지의 내용이 등장합니다.

 

1. GPU 최적화 방법을 사용한 한 배치의 모든 사진의 brain 영역에 대한 masking, cropping, resizing 을 한번에 수행 방법

2. parallel 함수를 이용해서, 1번에서 수행된 전처리된 이미지를 16bit PNG 파일로의 저장을 병렬 처리하는 방법

 

이 두개 모두 fastai 에서 제공하는 라이브러리로, 내부적인 구현은 PyTorch의 연산을 사용한것 같습니다. 다만, handy한 함수들을 제공하는것이죠. 이때까지 처럼 fastai 라이브러리의 접근 방식 그대로 입니다.

  • Pandas, PyTorch 라이브러리와 seamless하게 잘 동작한다고 이해하시면 될것 같습니다.

 

1, 2번 방법을 사용해서, 약 300GB의 데이터를 16bit PNG 파일로 저장하는데 걸린 시간은 약 20분 정도라고 합니다. 정확히 사용한 GPU 스펙은 나와 있지 않지만, Jeremy 본인이 사용한 GPU면 적어도 2080Ti 수준이 아닐까 싶습니다.

 

이 방법의 보다 자세한 내용은 아래 링크를 참고해 주시기 바랍니다

https://www.kaggle.com/jhoward/cleaning-the-data-for-rapid-prototyping-fastai

 

아직 현재 진행중인 RSNA 캐글 대회에 적용 가능한 내용으로, 이 대회에 참여하시는 분들께 도움이 될 것 같습니다. 또한, GPU를 이용한 빠른 전처리 방법으로, 관련 분야 종사자 분들께도 좋은 소식이 되었으면 합니다!

 

첨부그림1. fastai 의 mask_from_blur 함수를 이용한, 마스킹 결과

첨부그림2. brain 영역의 cropping 결과

첨부그림3. 1번과 2번을 모두 수행하기 위한 코드

첨부그림4. 잘못된 RescaleIntercept의 수정, 전 후 결과 - 노트북에 포함되어 있습니다.

 

 

 

 

 

저작자표시 비영리 동일조건

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 19. 13:50
안녕하세요 ! 운영하고 있는 딥러닝논문읽기모임의 열 다섯번째 유튜브 영상이 업로드 되어 공유합니다.논문은 이미지 generate분야의 아버지격인의 ‘GAN’입니다 ! 이미지처리 팀 이신 DaWoon Heo 님이 진행해 주셨습니다. 매주 유익한 논문리뷰가 이어질 예정이니 관심 가져주시면 감사하겠습니다. 링크 ->

[https://youtu.be/UZpuIG1eF8Y](https://youtu.be/UZpuIG1eF8Y)

추가로.. 음성처리 팀 쪽에 공석이 많이 생겨 추가로 음성처리 팀원 모집합니다! 열심히 하실분 편하게 신청주세요 스터디의 자세한 내용은

아래 링크 참고 부탁드립니다!

[https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing](https://docs.google.com/document/d/1nkS_egdhlRolPl49VomsNqmk7LaTw8VDHSk67jIJZ6E/edit?usp=sharing&fbclid=IwAR3QaRFOeQsXNPyV__UkSunphSy6timP_rFwY64X1fA539trO_PThUP6zYA)

스터디 신청 양식은

1. 성함

2. 공부하신 기간

3. 깊게 읽어보신 논문 수

4. 신청 동기

를 페이스북 메세지로 보내주시면 확인 후 답장 드리겠습니다.

많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다!
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Deep Learning/resources 2019. 10. 19. 12:27
안녕하세요 박찬준입니다.

지난 8월 SKT아카데미에서 진행했었던 모두를 위한 기계번역 동영상 자료를 공유드립니다.

https://www.youtube.com/watch?v=3WvA-sFiI6w&list=PL9mhQYIlKEhcyCTvJq6tGJ3_B6hRjLm2N

총 8개의 강의로 이루어져있습니다 ^^

대상: 일반인 (최대한 쉽게 설명 및 핵심만 설명)

내용: 자연어처리 기초부터 규칙기반, 통계기반, 딥러닝 기반 기계번역에 대해서 알아보고 OpenNMT 기반 실습을 진행하였습니다.
https://www.facebook.com/groups/PyTorchKR/permalink/1504456079694068/?sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 10. 18. 13:12
[D] Uncertainty Quantification in Deep Learning [1]
강아지/고양이 이미지를 학습시킨 모델에 개구리 이미지를 입력으로 넣으면 어떤 값이 나올까요? Uncertainty를 직관적으로 잘 설명해주는 블로그 포스팅이 있어서 공유합니다 [2] (진짜 쉽게 설명해요).
Uncertainty에는 크게 (발음하기도 어려운) 두 가지가 있습니다.
Epistemic uncertainty : model uncertainty

Aleatory uncertainty : potential intrinsic randomness of the real data generating process)

블로그 포스팅[2]에서는 두 가지 Uncertainty의 개념과 이를 어떻게 측정(Quantification)할 수 있는지를 다룹니다.
REFERENCES
[1] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/dj3jex/d_uncertainty_quantification_in_deep_learning/
[2] https://www.inovex.de/blog/uncertainty-quantification-deep-learning/
https://m.facebook.com/groups/869457839786067?view=permalink&id=2516849618380206&sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 10. 17. 22:21
스탠포드 대학의 CS 221 인공지능, CS 229 머신러닝, CS 230 딥러닝 수업의 요약 정리가 한국어로도 지원되고 있네요.

좋은 세상입니다!^^
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1011760289165029/?sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 10. 17. 13:25
[P] Albumentations, an image augmentation library version 0.4 released [1]
Image Augmentation 라이브러리인 Albumentations의 0.4 버전이 공개되었습니다.
이런 Image Augmentation 라이브러리를 사용하면 좋은 점으로 크게 두 가지를 꼽자면,
1. TensorFlow/PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크에서 기본적으로 제공하는 Image Transformation보다 훨씬 더 다양한 방법의 변환들을 간편하게 적용할 수 있음 (특히 최신 data augmentation 알고리즘이 구현되어있어서 좋음)
2. Transformation으로 인해 발생하는 Label (Masks, BBoxes, Keypoints)의 변화를 직접 계산해주지 않아도 됨
등의 장점이 있습니다 (또 어떤 좋은 점이 있을까요)
자세한 내용은 albumentations GitHub[2]  을 참고해 주시기 바랍니다. Readme에서 조금만 내려보면, 단위 시간당 처리 속도에 관한 밴치마크도 보실 수 있습니다. Notebook형태의 튜토리얼 문서가 있어서 한번 시도해보면 좋을 것 같습니다.

REFERENCES
[1] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/dibnqe/p_albumentations_an_image_augmentation_library/
[2] https://github.com/albu/albumentations
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1009977712676620/?sfnsn=mo

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Deep Learning/resources 2019. 10. 15. 23:33
일하기 싫어서 재미로 학습해본 seq2seq 모델을 공유합니다 :D
텍스트를 입력하면 성경 말투(?)로 변환해줘요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

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Deep Learning/Papers2read 2019. 10. 15. 13:07
[PR12 Season 2 종료 및 Season 3 시작 안내]

안녕하세요,

Tensorflow Korea에서 시작된 유튜브 딥러닝 논문읽기 모임인 PR12가 지난 1년간의 새로운 100편 (PR-101 ~ PR-200)을 마무리 하였습니다. 처음 100편도 힘들었는데, 이제는 200편이 되어 더욱 더 뿌듯하네요.

Season 2 발표를 하시느라 매주 일요일 밤마다 수고해 주신 김태수 김소연 킴택민 이재원 윤진성 정지원 강민국 님께 감사드립니다.

Season 2를 마무리하면서 지난 200편의 논문에 대해서 한국어로 좋은 발표영상을 모두에게 공개하는 것 뿐만 아니라, 딥러닝에 대해서 처음 접하시는 분들이 좀 더 편하게 정보를 얻어가실 수 있도록, Documentation을 해 보았습니다.

아래 해당 페이지에는 PR12 발표에 대한 분야별 (세부 분야별) 번호 리스트와, 발표 통계를 찾아보실 수 있습니다. 앞으로도 이 페이지를 통해서 새롭게 업데이트되는 영상을 공유할 예정이고, 저희 Youtube Playlist에서도 검색을 통해서 PR12 영상을 보실 수 있습니다.

앞으로 새로운 100편을 발표드릴 3기는 바로 이번주부터 새로 발표가 진행될 예정입니다. 기존 멤버이신 강지양 이진원 Taeoh Kim Byung-Hak Kim 김영석 이도엽 주성훈 박성남 님과 3기에 새롭게 합류하신 Ryu Seongok Kyeongseon Ella Kim 이호성 정경훈 정창훈 이형민 님 잘 부탁드리고 많은 응원 부탁드립니다.

그리고 1기부터 함께 수고해 주시고 운영해주신 이진원님께, 1~2기 유튜브 리스트를 관리해주신 이재원님께 다시 한 번 감사드립니다.
https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/1009793992694992/?sfnsn=mo

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Posted by uniqueone
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