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KalelPark's LAB

[논문 리뷰] An Image is Worth 16x16 words: Transformers for Image Recognition at Scale

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/AI_PAPER GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 최근, NLP에서는 Transformer구조가 일반적인 활용으로써, 자리 매김해왔지만, Vision 분야에서는 잘 응용되지 않았..
Data Science/Classification 2023. 1. 15. 13:48
[ Computer Vision ] All about Classification Metrics

All about Classification Metrics - Medical 및 Classification에는 여러가지 Metrics들이 존재합니다. * 이진 분류를 예시로 설명을 진행하도록 하겠습니다. * 반드시 알고 가셔야 합니다...! Accuracy - 가장 대표적으로 사용되는 지표로 전체 데이터 중, 제대로 분류된 데이터의 비율을 의미합니다. - 수식으로는, accuracy = (TP + TN) / Total Sensitivity (Recall or True Positive Rate) - 민감도라고 하는데, Sensitive 또는 Recall이라고도 합니다. - 예를 들면, 암 환자 100명중에서 90명을 예측해서 맞췄을 경우, Sensitivity = 0.9가 됩니다. - 수식으로는, Sens..
Data Science/Common 2022. 12. 30. 12:15
[논문 리뷰] EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks [ 2019 ]

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/AI_PAPER GitHub - kalelpark/AI_PAPER: Machine Learning & Deep Learning AI PAPER Machine Learning & Deep Learning AI PAPER. Contribute to kalelpark/AI_PAPER development by creating an account on GitHub. github.com Introduction ✨ 해당 논문은 연구에 따른 new scaling method을 적용한 EfficientNet을 소개합..
Data Science/Classification 2022. 12. 6. 23:45
[논문 리뷰] LeNet [1998]

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Data Science/Classification 2022. 12. 1. 00:22
[논문 리뷰] Progressive Multi Granularity [2020]

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Data Science/Fine Grained 2022. 11. 30. 12:16
[논문 리뷰] Mixture Granularity Specific Expert [2019]

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Data Science/Fine Grained 2022. 11. 29. 15:09
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