JINWOOJUNG

Abstract ImageNet LSVRC-2010에서 120만 개의 고해상도 이미지가 1000가지 클래스로 이루어진 Dataset을 Calssification 하기 위해 Large, Deep Convolution Neural Network(DCNN) 학습시켜, test dataset에 대한 37.5%의 Top-1 Error와 17.0%의 Top-5 Error를 달성하여 이전의 SOTA(State-Of-The-Art)보다 우수한 성능을 보였다. 해당 모델을 발전시켜 ILSVRC-2012에서 15.3의 Top-5 Error로 우승하였다. Introduction 객체 인식에 대한 접근 방식은 기계 학습 방법을 중요하게 활용한다. 최근까지 레이블이 지정된 이미지 데이터 셋은 수만장의 규모로 상대적으로 작았고,..

https://ffighting.net/deep-learning-paper-review/deep-learning-paper-guide/deep-learning-paper-guide/ 딥러닝 논문 가이드 - 딥러닝 전체 분야 핵심 논문 30개 딥러닝의 주요 논문 30여개를 연도별로 소개하고, 혁신적인 아이디어와 기술의 진화를 살펴봅니다. 복잡하고 다양한 논문 세계를 이해하는 데 도움을 주는 내용을 담고 있습니다. 딥러닝의 과거 ffighting.net 본 포스팅은 위 블로그에서 정리된 최신 논문의 흐름을 바탕으로 논문을 분석한 것을 정리하는 포스팅입니다. 딥러닝을 공부하면서 논문을 읽기 시작했는데 방대한 양과 너무 빠른 변화에 따라가기 힘들어서 고민하던 중 위 블로그가 시기별, 주제별로 논문의 흐름을 잘 ..