label (2) 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.. mnist your own dataset - tensorflow.data.Dataset 1 Update 2019.7.26: Posting 2019.8.17: 폰트 및 오타 수정 이제부터 포스팅하려고 하는 내용이 My own data 시리즈에서 가장 중요한 부분이 될 것이다. 데이터를 학습시키기 위해 우리는 정답(label)을 알고 있는 우리의 이미지를 몇 장 골라서(batch) 우리가 디자인한 deep learning graph에 넣어준다. 학습이 잘 되도록 graph에 넣기 전에 학습할 이미지를 섞어(shuffle) 주는 것도 잊지 말자!! 두서없이 얘기했지만, 위의 내용을 구현하기 위해서는 다음과 같은 순서로 코드를 작성해야 한다. 이미지와 라벨(정답) 매칭시키기 [tf.data.Dataset.from_tensor_slices] 데이터 섞기(순서대로 학습하면 제대로 학습이 되지 않음) [s.. 이전 1 다음
