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【Data】 Domain Generalization and Long-tailed dataset

【Git】 Collaboration using GIT

【Pytorch】 CVRN/IS teardown reports

【Adaptation】 TTA papers in 2022 and Urban scene segmentation

【Panoptic】 Domain adaptive panoptic segmentation

【Recog】 Organization for Recognition tasks (Tracking 2 Re-ID)

【Algorithm】 Coding test/interview

【SemiDA】 LabOR paper review

【SeSL】 Details of Interactive segmentation & PseudoSeg

【NLP2CV】 From NLP to Computer Vision

【SSL】 Survey on Self-supervised learning

【Federated】 Federated learning Brief Survey

【DA】 Self-Loss methods 2 in DA & DG

【DA】 Self-Loss methods in DA & DG

【Distribution】 Source-Free to Measurement Shift via Feature Restoration

【27살】 나의 인생 10계명

【Writing】 Review refered papsers of ICLR papers

【Writing】 Review analaysis of ICLR papers

【DG】 Survey DG papers 7 - recent papers

【DG】 Survey DG papers 6 - recent papers

【DG】 Survey DG papers 5 - recent papers

【DG】 Survey DG Paper Reading list & Advice

【DG】 Survey DG papers 4 - 8 recent papers

【DG】 Survey DG papers 3.5 - recent papers

【DG】 Survey DG papers 3 - recent papers

【DG】 Survey DG papers 2.5 - RobustNet and relative papers

【DG】 Survey DG papers 2 - RobustNet and relative papers

【DG】 Survey DG papers 1.5 - IBN-net and Relative papers

【DG】 Survey DG papers 1 - IBN-net and Relative papers

【Pytorch】 TENT & ProDA teardown reports

【Pytorch】 RobustNet & DA-SAC teardown reports

【ubuntu】 GPU 할당 변경 및 Mac SSH 및 Tensorboard 팁

【ubuntu】 tmux 사용법 정리

【DG】 IntraDA & DG survey

【DA】 Self-supervised Augmentation Consistency for DA

【Pytorch】 AdaptSeg & ADVENT teardown reports

【IE】 Zero-Reference or Low-Light Image Enhancement

【HDR】 Single-Image HDR Reconstruction

【Denoising】 CycleISP- Real Image Restoration via Improved Data Synthesis

【DA】 DHA-Open compound domain adaptation

【cocoAPI】 cocoAPI teardown reports

【DG】 RobustNet- Improving Domain Generalization

【Attention】 Dual-attention & Scale-aware for segmentation

【Self】 Self-supervised learning 3 - SimSiam

【Self】 Self-supervised learning 2 - SwAV

【Self】 Self-supervised learning 1 - MoCo

【Self】 Contrastive and Proxy Task

【Self】 Contrastive-learning based - SimCLR

【Pytorch】 Sparse-RCNN(detectron2) teardown reports

【Pytorch】 detectron2 teardown reports

【Detection】Sparse R -CNN-End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

【RepVGG】 RepVGG- Making VGG style ConvNets Great Again

【Python】Visualize torch.tensor or numpy.ndarray

In this short guide, you’ll see how to Visualize torch.tensor or numpy.ndarray Continue reading 【Python】Visualize torch.tensor or numpy.ndarray

【Transformer】DeiT-Training data-efficient image transformers & distillation

【Self】Self-Supervised-Learning & BYOL(Bootstrap Your Own Latent)

【DA】ADVENT-Entropy Minimization for DA

【Transformer+Video】VisTR & TrackFormer & 3D conv

【DA】AdaptSegNet-Learning to Adapt Structured Output Space

【Pytorch】 mmclassification teardown reports & Ubuntu re-install

【Pytorch】 DETR code teardown reports / 핵심 배운점 2개

【Transformer】Pyramid Vision Transformer

【docker】How to use dockerfile & docker run in detail

【DA】ProDA -Prototypical Pseudo Label Denoising by Microsoft

【Lecture】startup company

【DA】Domain Adaptive Semantic Segmentation Using Weak Labels

【docker】Windows10에서 원격서버의 docker container에 접속하기

【Transformer】Pre-Trained Image Processing Transformer

【Detection】Tokens-to-Token ViT

【Detection】Feature Pyramid Transformer

【Detection】Bottleneck Transformers for Visual Recognition

【Se-Segmen】Rethinking Semantic Segmentation with Transformers

【Pa-Segmen】Axial-DeepLab - Stand-Alone Axial-Attention

【Self】Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification

【Transformer+OD】Deformable DETR w/ advice

【Detection】TridentNet - Scale-Aware Trident Networks for Object Detection

【In-Segmen】BlendMask - Top-Down Meets Bottom-Up w/ my advice

【In-Segmen】Mask Scoring R-CNN & YOLACT++

【In-Segmen】CenterMask - Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation

【Detection】FCOS - Fully Convolutional One-Stage Object Detection

【In-Segmen】YOLACT - Real-time Instance Segmentation w/ my advice

【Transformer】Attention Is All You Need 공부 필기

【Transformer+OD】DETR-End-to-End Object Detection with Transformers w/ my advice

【Transformer】An Image is worth 16x16 words - Image Transformers

【MOT】MOTS - Multi-Object Tracking and Segmentation

【Re-ID】Person Re-identification A Survey and Outlook w/ my advice

【Detection】FSAF Module for Single-Shot Object Detection w/ code + my advice

【27살】나만의 연구분야 일기

【3D-Detect】A Survey on 3D object-detection for self-driving

【LightWeight】Understanding EfficientNet+EfficientDet paper w/ code

【LightWeight】Understanding MnasNet+NAS-FPN from youtube w/ code

【Detection】Understanding YOLOv4 paper w/ code, my advice

【LightWeight】Understanding DenseNet, MobileNet V3 from youtube w/ advice

【LightWeight】Understanding Xception, MobileNet V1,V2 from youtube w/ advice

【Detection】Understanding M2Det paper w/ code, my advice

【Detection】Understanding Cascade R-CNN paper with code

【LinearAlgebra】LinearAlgebra 18.06 Lecture 1 ~ 10. 강의 내용 필기

【Detection】Understanding RefineDet paper with code

【Detection】Understanding YOLOv3 paper without code

【docker】container setting using ML-workspace

【Detection】Understanding RetinaNet paper with code

【Python-Module】Pytest Module study

【detectron2】Detectron2 Tutorial and Overview

【In-Segmen】Understanding Mask-RCNN(+RPN) paper with code

【Detection】Understanding SSD paper with code w/ my advice

【27살】대학원과 취업 그리고 나만의 연구분야 일기

【ClassBlance】Large-Scale Long-Tailed Recognition in an Open World = OLTR w/ advice

【Git】 Git-blog PRO VERSION check list

【How-paper】Behnam Neyshabur's advice on how to write a paper.

【CV】Computer Vision at FastCampus3, chap11~13

【Domain】Adversarial Discriminative Domain Adaptation = ADDA

【Domain】Open Compound Domain Adaptation

【Domain】Two-phase Pseudo Label based Domain Adaptation

【segmentation】The Devil Boundary for Instance Segmentation w/ advice

【CV】Computer Vision at FastCampus2, chap7~10

【Pyinstaller】Python file to EXE file (파이썬 파일 실행 파일로 만들기)

Continue reading 【Pyinstaller】Python file to EXE file (파이썬 파일 실행 파일로 만들기)

【Attention】Attention Mechanism Overveiw

【Domain-Adaptation】Deep Domain Adaptation Basics

【mmdetection】 mmdetection Tutorial and Overview

【Self-Supervise】 Self-Supervised-Learning Basics

【Paper】 Deep Learning for Generic Object Detection, A Survey - Summary

【Paper】 convolutional Block Attention Module - Paper Summary

【CV】Computer Vision at FastCampus1, chap1~6

FastCampus 사이트의 Computer vision 강의 내용 정리 Continue reading 【CV】Computer Vision at FastCampus1, chap1~6

【LinearAlgebra】선형대수 정리 3 (한글강의)

쑤튜브 선형대수 강의내용 정리 45~86강. - 57강 행공간의 보존 ~ 74강까지 패스. 너무 수학적임 나한테 아직 필요 없음 Continue reading 【LinearAlgebra】선형대수 정리 3 (한글강의)

【Pytorch Package】 SSD Pytorch 'Module' Research

SSD package를 공부하면서 새로 익힌 내용들을 정리한다. Continue reading 【Pytorch Package】 SSD Pytorch 'Module' Research

【Pytorch Package】 SSD Pytorch Research / Detectron2 & mmdetection short research

Pytorch tuto를 모두 공부하고, 더 깊은 공부를 위해 SSD package를 공부한다. Continue reading 【Pytorch Package】 SSD Pytorch Research / Detectron2 & mmdetection short research

【Python-Module】 Module, Function research of Pytorch tuto

Pytorch tutorial을 공부하면서, 새로운 함수나 모듈이 나왔을 때 고찰해보고 공부해본 내용을 담아 놓았다. Continue reading 【Python-Module】 Module, Function research of Pytorch tuto

【Pytorch】Pytorch Tutorial 내용 핵심 정리

【LinearAlgebra】선형대수 정리 2 (한글강의)

쑤튜브 선형대수 강의내용 정리 24강~44강 Continue reading 【LinearAlgebra】선형대수 정리 2 (한글강의)

【Python】Convert Images(PNGs,JPGs) to PDF using Python

In this short guide, you’ll see how to convert images to PDF using Python Continue reading 【Python】Convert Images(PNGs,JPGs) to PDF using Python

【Pytorch】Pytorch internal에 대한 탐구

【캡스톤2】 자율주행 RC카 - 장애물 회피 및 곡선 주행

rplidar, IMU, 아두이노, 라즈베리파이를 이용한 자율주행 RC카 제작하기. Continue reading 【캡스톤2】 자율주행 RC카 - 장애물 회피 및 곡선 주행

【LinearAlgebra】선형대수 정리 1 (한글강의)

쑤튜브 선형대수 강의내용 정리 1강~22강 Continue reading 【LinearAlgebra】선형대수 정리 1 (한글강의)

【기본수학】자연상수 e, 오일러 공식, 복소수의 곱셈과 덧셈, 테일러 급수, 퓨리에 급수(삼각합수)

수학의 기본적인 내용인 자연상수 e, 오일러 공식, 복소수의 곱셈과 덧셈, 테일러 급수, 퓨리에 급수(삼각합수) 와 같은 내용을 찾아서 공부한 내용들을 기록해 놓았습니다. Continue reading 【기본수학】자연상수 e, 오일러 공식, 복소수의 곱셈과 덧셈, 테일러 급수, 퓨리에 급수(삼각합수)

【기계학습】 기계학습 핵심정리 chap1, chap2, chap3, chap4

기계학습 책을 공부하고, 핵심만 기록해 놓는다. 구체적인 그림 및 설명은 최소화 하고, 꼭 필요한 설명은 1줄 이내로 적는다. 마음가짐 : ‘책 100번 볼거다. 또 보면 된다. 핵심만 정리해라’ Continue reading 【기계학습】 기계학습 핵심정리 chap1, chap2, chap3, chap4

【Algorithm】[프머] DP - N으로 표현

【Algorithm】[leetcode] linked-list - swap-nodes-in-pairs

【GPU_Server】 Google Cloud 플랫폼 - VScode SSH, SSH 란?

VScode를 SSH를 사용하여 remote연결하기 Continue reading 【GPU_Server】 Google Cloud 플랫폼 - VScode SSH, SSH 란?

【Algorithm】 [프머] 코딩테스트연습/ 동적계획/ 등굣길

【Keras】Keras기반 Mask-RCNN - Kaggle Necleus 데이터셋

Keras 기반 Mask-RCNN를 이용해 Kaggle Necleus 데이터셋을 학습시키고 추론해보자. Continue reading 【Keras】Keras기반 Mask-RCNN - Kaggle Necleus 데이터셋

【Keras】Keras기반 Mask-RCNN - Balloon 데이터셋, Python 추가 공부

Keras 기반 Mask-RCNN를 이용해 Balloon 데이터셋을 학습시키고 추론해보자. Continue reading 【Keras】Keras기반 Mask-RCNN - Balloon 데이터셋, Python 추가 공부

【Keras】Keras기반 Mask-RCNN - 오픈 소스 코드로 Inference

Keras 기반 Mask-RCNN를 이용해 Inference 를 수행해보자 Continue reading 【Keras】Keras기반 Mask-RCNN - 오픈 소스 코드로 Inference

【Tensorflow】Mask-RCNN inference 수행하기

【26살】 존경하는 선생님으로 부터의 배움 정리

가끔, 이충권 선생님과 전한길 선생님의 유투브 쓴소리를 들으면서, 나의 마음을 다잡곤 한다… 그 내용을 정리해 보았다. Continue reading 【26살】 존경하는 선생님으로 부터의 배움 정리

【Python-Module】 Mask-RCNN 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

이전 Post를 통해서 Mask-RCNN의 이론에 대해서 공부했다. OpenCV DNN 모델을 사용해서 Mask-RCNN를 수행해보자. Continue reading 【Python-Module】 Mask-RCNN 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

【Paper】 Mask R-CNN 논문 핵심 정리

Mask R-CNN 논문의 핵심만 직접 정리해 적어놓은 내용입니다. Continue reading 【Paper】 Mask R-CNN 논문 핵심 정리

【Paper】 RetinaNet - Focal Loss, FPN

RetinaNet에 대해서 차근 차근 핵심만 파악해보자. Continue reading 【Paper】 RetinaNet - Focal Loss, FPN

【Keras】Keras기반 Yolo3 - Google Open Image 학습시키기

이전 게시물에서 공부했던 Keras 기반 Yolo3를 이용해 Google Open Image 데이터 학습을 시켜보자. Continue reading 【Keras】Keras기반 Yolo3 - Google Open Image 학습시키기

【Keras】Keras기반 Yolo3 -라쿤 데이터 학습시키기 + GPU 학습 유의사항

GPU Object Detection시 유의 사항을 간단히 알아보고, 이전 게시물에서 공부했던 Keras 기반 Yolo3를 이용해 데이터 학습을 시켜보자. Continue reading 【Keras】Keras기반 Yolo3 -라쿤 데이터 학습시키기 + GPU 학습 유의사항

【Keras】Keras기반 YOLO3 - 오픈 소스 코드로 Inference

심플하면서 좋은 성능을 보유하는 YOLO - Keras open source 코드를 공부해보자 Continue reading 【Keras】Keras기반 YOLO3 - 오픈 소스 코드로 Inference

【Python-Module】 YOLO 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

주의 사항 : 지금까지의 OpenCV DNN 모듈 이용과는 흐름이 다르다. 이전 Post를 통해서 YOLO의 이론에 대해서 공부했다. OpenCV DNN 모델을 사용해서 YOLO를 수행해보자. Continue reading 【Python-Module】 YOLO 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

【Paper】 YOLO (You Only Live Once) V1 V2 V3 핵심정리

One Stage Detector의 시작이라고 할 수 있는 Yolo, SSD에 대해서 다시 공부하고 정리해본다. Continue reading 【Paper】 YOLO (You Only Live Once) V1 V2 V3 핵심정리

【Tensorflow】SSD Inference 수행하기

【Python-Module】 SSD 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

이전 Post를 통해서 SSD의 이론에 대해서 공부했다. OpenCV DNN 모델을 사용해서 SSD를 수행해보자. Continue reading 【Python-Module】 SSD 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

【Paper】 SSD(SIngle Shot Multibox Detector)

One Stage Detector의 시작이라고 할 수 있는 Yolo, SSD에 대해서 다시 공부하고 정리해본다. Continue reading 【Paper】 SSD(SIngle Shot Multibox Detector)

【Python-Module】 Faster RCNN 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

이전 Post를 통해서 Faster RCNN이론에 대해서 공부했다. OpenCV DNN 모델을 사용해서 Faster RCNN을 수행해보자. Continue reading 【Python-Module】 Faster RCNN 수행하기 - OpenCV DNN 모듈

【Paper】 Faster RCNN 개념 정리 + OpenCV DNN 모듈 기본

Faster RCNN 개념을 다시 상기하고 정리해보고, 햇갈렸던 내용을 다시 공부해볼 예정이다. Continue reading 【Paper】 Faster RCNN 개념 정리 + OpenCV DNN 모듈 기본

【Paper】 RCNN(Regions with CNN), SPP(Spatial Pyramid Pooling), Fast RCNN

당연하다고 생각하지만, RCNN 개념을 다시 상기하고 정리해보면서 공부해볼 예정이다. Continue reading 【Paper】 RCNN(Regions with CNN), SPP(Spatial Pyramid Pooling), Fast RCNN

【Vision】 Detection과 Segmentation 다시 정리 3 - Framework, Module, GPU

당연하다고 생각하지만, 아직은 공부할게 많은 Detection과 Segmentation에 대한 개념을 다시 상기하고 정리해보면서 공부해볼 계획이다. Continue reading 【Vision】 Detection과 Segmentation 다시 정리 3 - Framework, Module, GPU

【Vision】 Detection과 Segmentation 다시 정리 2 - Datasets

당연하다고 생각하지만, 아직은 공부할게 많은 Detection과 Segmentation에 대한 개념을 다시 상기하고 정리해보면서 공부해볼 계획이다. Continue reading 【Vision】 Detection과 Segmentation 다시 정리 2 - Datasets

【Python-Module】 비전 처리 라이브러리 활용 - OpenCV 뼈대 코드

다양한 비전 라이브러리를 잠시만 공부해보고, OpenCV를 집중적으로 공부해보자. 이미지 뿐만 아니라 동영상까지 다루는 방법에 대해서, 앞으로 계속 사용할 뼈대 코드들에 대해서 공부해본다. Continue reading 【Python-Module】 비전 처리 라이브러리 활용 - OpenCV 뼈대 코드

【Tensorflow】Faster RCNN Inference 수행하기 + GPU 자원 주의사항

【Vision】 Selective Search Python Module, IOU 계산 코드 만들기

Selective Search Python 모듈을 사용해보고 IOU를 적용해보자. Continue reading 【Vision】 Selective Search Python Module, IOU 계산 코드 만들기

【Vision】 Detection과 Segmentation 다시 정리 1 - 계보 및 개요, mAP

당연하다고 생각하지만, 아직은 공부할게 많은 Detection과 Segmentation에 대한 개념을 다시 상기하고 정리해보면서 공부해볼 계획이다. Continue reading 【Vision】 Detection과 Segmentation 다시 정리 1 - 계보 및 개요, mAP

【VScode】 Prettier 문제 해결을 위한 고찰

Prettier 문제 해결을 위한 과정 기록 Continue reading 【VScode】 Prettier 문제 해결을 위한 고찰

【GPU_Server】 Google Cloud 플랫폼 - 적절한 conda 환경 Tensorflow, Keras 버전 맞추기

딥러닝을 위한 적절한 아나콘다 환경 셋팅하기 Continue reading 【GPU_Server】 Google Cloud 플랫폼 - 적절한 conda 환경 Tensorflow, Keras 버전 맞추기

【GPU_Server】 Google Cloud 플랫폼 - VM instance Jupyter로 이용하기

무료로 150시간 정도 편리하게 GPU를 사용할 수 있는 Google Cloud 딥러닝 플렛폼 활용 방법 Continue reading 【GPU_Server】 Google Cloud 플랫폼 - VM instance Jupyter로 이용하기

【Ubuntu】 노마드 코더의 윈도우 10 개발환경 구축

【Pytorch 실습】RNN, LSTM을 활용한 영화 평점 예측 모델.

아래의 코드는 Kaggle 및 Git의 공개된 코드를 적극 활용한, 과거의 공부한 내용을 정리한 내용입니다. Continue reading 【Pytorch 실습】RNN, LSTM을 활용한 영화 평점 예측 모델.

【Pytorch 실습】Pytorch 내장 Model 사용, 내장 weight 사용해서 Transfer Learning하기

아래의 코드는 Kaggle 및 Git의 공개된 코드를 적극 활용한, 과거의 공부한 내용을 정리한 내용입니다. Continue reading 【Pytorch 실습】Pytorch 내장 Model 사용, 내장 weight 사용해서 Transfer Learning하기

【Pytorch 실습】 CIFAR10 데이터셋. Dropout, Xivier Weight + ResNet18 사용하기

아래의 코드는 Kaggle 및 Git의 공개된 코드를 적극 활용한, 과거의 공부한 내용을 정리한 내용입니다. Continue reading 【Pytorch 실습】 CIFAR10 데이터셋. Dropout, Xivier Weight + ResNet18 사용하기

【Pytorch 실습】 CIFAR10 데이터셋. 학습 및 추론, Activation fucntion = relu, tanh

아래의 코드는 Kaggle 및 Git의 공개된 코드를 적극 활용한, 과거의 공부한 내용을 정리한 내용입니다. Continue reading 【Pytorch 실습】 CIFAR10 데이터셋. 학습 및 추론, Activation fucntion = relu, tanh

【Pytorch 실습】 AutoEncoder를 사용한, Fashion Mnist data를 활용

아래의 코드는 Kaggle 및 Git의 공개된 코드를 적극 활용한, 과거의 공부한 내용을 정리한 내용입니다. Continue reading 【Pytorch 실습】 AutoEncoder를 사용한, Fashion Mnist data를 활용

【Pytorch 실습】 Mnist 데이터셋 MLP, CNN으로 학습 및 추론

Mnist 데이터 셋을 다운받고 pytorch를 사용해서 학습 및 추론을 합니다. 아래의 코드는 Kaggle 및 Git의 공개된 코드를 적극 활용한, 과거의 공부한 내용을 정리한 내용입니다. Continue reading 【Pytorch 실습】 Mnist 데이터셋 MLP, CNN으로 학습 및 추론

Introducing Hydejack 9

Version 9 is the most complete version of Hydejack yet. Modernized design, big headlines, and big new features. Continue reading Introducing Hydejack 9

【캡스톤1】 자율주행 RC카 만들기

캡스톤 수업을 위한 rpLidar + 라즈베리파이 기본 설정하기 Continue reading 【캡스톤1】 자율주행 RC카 만들기

【Python-Module】 argparse/yaml/logging python 모듈 공부 내용 정리

Continue reading 【Python-Module】 argparse/yaml/logging python 모듈 공부 내용 정리

【위성Segment】 Segmentation 공부할 코드 사이트 정리

공부할 코드를 찾아보고, 안 내용을 기록해 놓았습니다. Continue reading 【위성Segment】 Segmentation 공부할 코드 사이트 정리

【Paper】 Semantic Segmentation for AutoDriving/ 공부 계획 및 모델 핵심 정리

Image Segmentation for Autonomous Driving 논문 리뷰 및 정리 Continue reading 【Paper】 Semantic Segmentation for AutoDriving/ 공부 계획 및 모델 핵심 정리

【Algorithm】 게임 맵 최단거리 - 카카오 문제

프로그래머스 게임 맵 최단거리 알고리즘 풀이 Continue reading 【Algorithm】 게임 맵 최단거리 - 카카오 문제

【Pytorch】 Pytorch튜토리얼 6 - what is torch.nn really?

【Paper】 Image Segmentation Using Deep Learning -A Survey [3]

Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 논문 리뷰 및 정리 Continue reading 【Paper】 Image Segmentation Using Deep Learning -A Survey [3]

【Pytorch】 Pytorch튜토리얼 5 - LEARNING PYTORCH WITH EXAMPLES

【Paper】 Image Segmentation Using Deep Learning -A Survey [2]

Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 논문 리뷰 및 정리 Continue reading 【Paper】 Image Segmentation Using Deep Learning -A Survey [2]

【Pytorch】 Pytorch 튜토리얼 4 - pytorch로 딥러닝하기

【Paper】 Image Segmentation Using Deep Learning -A Survey [1]

Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 논문 리뷰 및 정리 Continue reading 【Paper】 Image Segmentation Using Deep Learning -A Survey [1]

【Algorithm】불량 사용자 - 카카오 문제

프로그래머스 불량사용자 알고리즘 풀이 Continue reading 【Algorithm】불량 사용자 - 카카오 문제

【위성Segment】 Segmentation Survey 논문 작성 목표로, 읽을 논문 정리

Continue reading 【위성Segment】 Segmentation Survey 논문 작성 목표로, 읽을 논문 정리

【26살-Git Blog】- Git Page로 안녕하세요 / Blog 오류 참고

【Paper】 Deeplab-Semantic-Segmentation

Deeplab-Semantic-Segmentation 논문 동영상을 보고 정리한 내용입니다. Continue reading 【Paper】 Deeplab-Semantic-Segmentation

【Paper】 Mask R-CNN 논문리뷰 동영상 공부

Mask R-CNN 논문리뷰 동영상을 보고 정리한 내용입니다. Continue reading 【Paper】 Mask R-CNN 논문리뷰 동영상 공부

【Paper】 Fully-conv-network-for-semeantic-segmentation

fully-conv-network-for-semeantic-segmentation 논문 동영상을 보고 정리한 내용입니다. Continue reading 【Paper】 Fully-conv-network-for-semeantic-segmentation

【Algorithm】 무지의 먹방 라이브 - 카카오문제

프로그래머스 무지의 먹방 라이브 문제 풀이 Continue reading 【Algorithm】 무지의 먹방 라이브 - 카카오문제

【Git】 README.md 작성 위한 Markdown 사용법 정리

【Git】 Git Blog 만들기 순서

【Pytorch】 Pytorch 튜토리얼 3 - pytorch로 딥러닝하기

【Algorithm】 [백준] 11047 동전 0

【Algorithm】 [프머] 코딩테스트연습/ 스택, 큐/ 쇠막대기

【Python】 'torch' has no member error in VSCode, windows10 해결하기

【Python】 파이썬 자료구조와 알고리즘 - 교재 서평

【위성Segment】 학회 월간지 발행문 작성을 위한 사이트 모음

Continue reading 【위성Segment】 학회 월간지 발행문 작성을 위한 사이트 모음

【위성Segment】 [위성사진, SAR] 데이터 찾기 - Kaggle, Git

Continue reading 【위성Segment】 [위성사진, SAR] 데이터 찾기 - Kaggle, Git

【Algorithm】 [프머] 코딩테스트연습/ 스택, 큐/ 프린트

【Paper Code】 feature pyramid networks - Code review

【Paper】 feature pyramid networks for object detection

【Docker】 windows 10 home 그리고 docker desktop

【Pytorch】 Pytorch 튜토리얼 2 - pytorch로 딥러닝하기

【Algorithm】 [프머] 코딩테스트 연습/스택, 큐/기능개발

【위성Segment】 [위성사진, SAR] 데이터 찾기 - MSTAR, Codalab

Continue reading 【위성Segment】 [위성사진, SAR] 데이터 찾기 - MSTAR, Codalab

【Pytorch】 Pytorch 튜토리얼 1 - pytorch로 딥러닝하기

【Python】 VScode - Run-python-file/ Pinch zoom

【Python】 Visual Studio code로 phthon Debugging

【Ubutnu】 ubuntu 기본 명령어/ Vim editor 사용하기

【Algorithm】 [프머] 2018 KAKAO BLIND RECRUITMENT 자동완성

【Ubuntu】 필수 Ubuntu 설치 과정 Tip

【강화학습】 CS285 Lecture 5 정리노트

【Docker】 docker 실습/ docker sudo 없이 실행하기

【Python】 2020.02 새로 안 사실

【Algorithm】 [백준] 16549 숨바꼭질 3

【Algorithm】 [백준] 17404 RGB거리 2

【Ubuntu】 우분투 중지된 프로세스 처리

【Docker】 Docker 개념 및 기본 명령어

【Git】 Git 기초와 활용3 Readme/Rebase/onfig (terminal)

【Paper】 RBox-CNN Rotated Bounding Box 논문 리뷰

【Git】 Git 기초와 활용2 branch/conflict/log (terminal)

【Docker】 Docker 설치 및 기초 명령어

【Git】 Git개념 및 기본 명령어 공부1 (terminal)

【Docker, Git】 Youtube 한글 강과 공부법과 순서

【Paper-RL】 DQN - playing Atari, Human-level control 논문 리뷰

【Python-Module】 Numpy Scipy Matplotlib 기초

【선박분류】 대회 설명 및 대회 결과 - 위성 영상 정밀 객체 검출 [알파프로젝트]

【선박분류】 mAP 계산 방법

Continue reading 【선박분류】 mAP 계산 방법

【확통】 최대 우도(가능도) 방법 (Maximum Likelihood Method)

【선박분류】 facebook API - detectron2 사용법 연구해보기

Continue reading 【선박분류】 facebook API - detectron2 사용법 연구해보기

【선박분류】 이미지 상자 치기 코드draw_boxs_in_images

Continue reading 【선박분류】 이미지 상자 치기 코드draw_boxs_in_images

【선박분류】 simplified_rbox_cnn 코드 분석 준비

Continue reading 【선박분류】 simplified_rbox_cnn 코드 분석 준비

【선박분류】 프로젝트 위한 Docker/DLPC 환경설정하기

DLPC는 국민대 딥러닝 서버 이름입니다. Continue reading 【선박분류】 프로젝트 위한 Docker/DLPC 환경설정하기

【25살】이전 블로그 글 링크

【GAN】 처음으로 투고해본 통신학회 논문

논문 제목 : 다양한 생성모델들의 위성 사진으로부터의 지도 변환 성능 비교 Continue reading 【GAN】 처음으로 투고해본 통신학회 논문

【Digital-Twin】 수상2 - 자동차공학회 캡스톤 대회

국민대 자율주행 자동차 동아리 KaAI에서의 활동 내용들을 올려봅니다. Continue reading 【Digital-Twin】 수상2 - 자동차공학회 캡스톤 대회

【Digital-Twin】 수상1 - 일본 CPWC 대회

국민대 자율주행 자동차 동아리 KaAI에서의 활동 내용들을 올려봅니다. Continue reading 【Digital-Twin】 수상1 - 일본 CPWC 대회

【Digital-Twin】 일본 CPWC 대회 - 기사 원본

국민대 자율주행 자동차 동아리 KaAI에서의 활동 내용들을 올려봅니다. Continue reading 【Digital-Twin】 일본 CPWC 대회 - 기사 원본

【Digital-Twin】 동아리의 4개의 팀/ 나의 팀 CAN/ 현재 준비 모습들..

국민대 자율주행 자동차 동아리 KaAI에서의 활동 내용들을 올려봅니다. Continue reading 【Digital-Twin】 동아리의 4개의 팀/ 나의 팀 CAN/ 현재 준비 모습들..

【Digital-Twin】 KaAI 3개월간 활동/ 동아리 시작하고, 체계화하기/ 그러면서 배우고 깨달은 점..

국민대 자율주행 자동차 동아리 KaAI에서의 활동 내용들을 올려봅니다. Continue reading 【Digital-Twin】 KaAI 3개월간 활동/ 동아리 시작하고, 체계화하기/ 그러면서 배우고 깨달은 점..

【Digital-Twin】 KaAI 소개/ 국민대 자율주행자동차 연구 동아리

국민대 자율주행 자동차 동아리 KaAI에서의 활동 내용들을 올려봅니다. Continue reading 【Digital-Twin】 KaAI 소개/ 국민대 자율주행자동차 연구 동아리

【Digital-Twin】 KaAI 활동 지원/ 지원서/ 국민대학교 자율 주행 자동차 동아리

국민대 자율주행 자동차 동아리 KaAI에서의 활동 내용들을 올려봅니다. Continue reading 【Digital-Twin】 KaAI 활동 지원/ 지원서/ 국민대학교 자율 주행 자동차 동아리

Example Content III

A page showing Hydejack-specific markdown content. Continue reading Example Content III

Example Content II

A page showing how regular markdown content is styled in Hydejack. Continue reading Example Content II

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