dataset (4) 썸네일형 리스트형 Automatic Annotation: Towards Automatic Annotation for Semantic Segmentation in Drone Videos 오늘 제가 리뷰할 논문은 "Toward Automatic Annotation for Semantic Segmentation in Drone Videos"입니다. 이 논문은 2019년 10월에 archive에 게재되었고, ICRA 2020에도 제출되었습니다. Semantic Segmentation을 supervised learning을 이용하여 하기 위해서는 많은 annotation image들이 필요합니다. 이 논문은 드론으로 촬영한 Video(초당 50장)를 기반으로, 소수의 이미지들을 manually annotation 하고(초당 1장), 이를 기반으로 많은 수의 이미지(나머지 49장)를 automatic annotation 할 수 있는 "SegProp" 방법에 대해 소개하는 논문입니다. Introd.. CNN code - your own mnist dataset - Tensorflow API 2개의 포스팅에 걸쳐서 CNN(Convolutional Neural Network)의 코드를 작성하기 위한 Tensorflow API를 소개하고, 이를 기반으로 your own dataset (여기서는 mnist dataset)을 불러와서 classification 하는 코드에 대해 말씀드리도록 하겠습니다. tf.nn.conv2d tf.nn.max_pool tf.nn.avg_pool mnist your own dataset - mnist download Update 2019.7.19: Posting 2019.8.17: 폰트 및 오타 수정 1. 학습할 데이터를 폴더에 저장하기 앞서 포스팅에서 말했듯이 MNIST dataset은 단 2줄의 코드로 다운로드하여 사용할 수 있지만, 여기서는 MNIST dataset을 잘 정리된 dataset이 아니라 우리가 측정하거나, 인터넷 크롤링, 그리고 다양한 방법으로 획득한 raw 데이터라고 가정하고 포스팅을 진행할 것이다. 포스팅을 진행하기 위해서, 측정을 통해 데이터를 획득하는 대신 MNIST dataset을 다운로드하도록 하자. MNIST dataset은 구글 검색 또는 다음의 구글 드라이브에서 다운로드할 수 있다. 구글 검색: mnist image download or https://drive.google.com.. mnist your own dataset Update 2019.7.15: Posting Introduction 보통 딥러닝의 이론적 영역을 공부하고 나서 가장 많이, 그리고 가장 처음 해보는 예제는 MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology) 데이터베이스, 즉 손으로 쓴 숫자들을 Classification(분류)하는 문제일 것이다. MNIST dataset을 Classification하는 코드는 Github 또는 시중에 판매되는 교재에서 쉽게 찾을 수 있으며, 분류하려는 MNIST dataset 또한 아래와 같이 2줄의 코드로 쉽게 다운로드 할 수 있다. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = in.. 이전 1 다음
