[CS231n] 강의9. Object Detection and Image Segmentation (1) 리뷰
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본 글은 2022년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2022년 강의를 듣고 정리한 semantic segmentation에 대한 내용입니다.
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본 글은 2022년 4월에 강의한 스탠포드 대학의 Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 2022년 강의를 듣고 정리한 semantic segmentation에 대한 내용입니다.
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Adaptive Windowing (ADWIN)은 윈도우 기반 드리프트 감지 기법입니다. 하지만, 이 기법은 메모리 사용량이 많이 요구되는 단점이 있습니다. 이 논문은 병렬화를 통해 극복하려고 했습니다.
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FHDDM은 sliding window와 hoeffding을 이용하여 계산량을 줄이고 concept drift를 더 잘 detect하는 기법입니다.
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Concept Drift Detection에 대한 기법들을 공부하면서 자연스레 나온 부등식들을 정리해보았습니다.
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Concept Drift는 시간이 지남에 따라 데이터의 통계적인 특성이 변하는 것을 말합니다. 이에 학습된 모델은 자연스레 성능이 떨어지기 때문에 drift를 잘 감지해야 합니다. 감지하는 방법들이 무엇이 있는지 살펴봅니다.
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파이썬 코딩의 기술 개정 2판 책에 대한 내용입니다. 시퀀스, 슬라이싱, 스트라이드, 언패킹, key, 딕셔너리, in, get, defaultdict, missing
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배치 정규화는 SOTA 이미지 분류기에서 대다수 사용하고 있었습니다. NF-Resnet은 배치 정규화의 단점들을 명시하고 이를 대체해 당시 SOTA인 EfficientNet과 경쟁을 이뤘습니다.
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파이썬 코딩의 기술 개정 2판 책에 대한 내용입니다. PEP 8 style, f-문자열, 도우미 함수, 대입, enumerate, zip, 반복문, 대입식…