본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 9 1. R-CNN 2. SPPNet 3. Fast R-CNN 4. Faster R-CNN Intro. 이제 본격적으로 object detection 모델에 대해서 배워보자 우선 detection 모델에 대해서 자세히 알기 위해서는 1 Stage Detectors와 2 Stage Detectors의 개념을 알아야한다 두 방법의 차이점은 정확성과 속도의 trade off와 관련이 있다 숫자에서 알 수 있듯이 2 Stage의 경우 속도는 느리지만 정확성이 상대적으로 높은 편이고 1 Stage의 경우 ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 3 목차 CNN Models Computer Vision Applications ✅ Intro 다시 돌아온 도비와 함께 떠난 딥러닝 공부.. 😢 한화팬 아닙니다... 그런방 아닙니다.. 도비는 이미 Image Classification 모델을 학습해봤기 때문에 CNN모델에 대해서 어느정도 알고있다 그러나 도비는 다양한 CNN 모델들을 알고 싶어졌다 그리고 도비가 한번도 경험 하지 못한 Image task 분야가 존재한다는 것을 알게 되었다 오늘의 2편에서는 도비와 함께 다양한 CNN 모델을 자세히..