Xuan Luo, Mengyi Shan, Eli Shechtman, Roy Jeong, Joon Park, Ira Kemelmacher-Shlizerman(2022).StyleSDF: High-Resolution 3D-Consistent Image and Geometry Generation.CVPR2022 abstract StyleSDF는 단일...

Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila(2019).A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks.CVPR2019 1. Introduction 스타일 기반 생성기 구조를 통해 포즈 같은 고수준 속성, 잡티같은 무작위 요소를 자동으로 분리하여...

강의 주소: CS231n Lecture 11. Detection and Segmentation 자료: 깃허브 강의 자료 1. 지난 강의 복습 순환 신경망(RNN): 가변 길이의 시퀀스를 처리하여 언어 모델링, 셰익스피어나 C 코드 생성, 이미지 캡셔닝(CNN+RNN 결합) 등에 활용되는 것을 배웠다. LSTM: Vanilla RNN의 Gra...

강의 주소: CS231n Lecture 10. Recurrent Neural Networks 자료: 깃허브 강의 자료 1. 지난 강의 복습: CNN 아키텍처와 그래디언트 흐름 CNN 아키텍처 흐름: 2012년 AlexNet(9개 레이어)이 딥러닝 혁명을 시작했고 2014년 VGG(16/19 레이어)와 GoogLeNet(22 레이어)으로 깊어졌...

강의 주소: CS231n Lecture 9. CNN Architectures 자료: 깃허브 강의 자료 1. 지난 시간 복습 PyTorch, TensorFlow 같은 딥러닝 프레임워크를 다뤘다. 이러한 프레임워크는 계산 그래프를 쉽게 구축하고 모듈화된 레이어를 통해 복잡한 네트워크를 효율적으로 정의하며 GPU에서 빠르게 그래디언트를 계산할 수 있...

Wei Zhang, Yuantao Wang, Haowei Yang, Yin Zhuang, Shijian Lu, and Xuerui Mao(2025).UniDet-D: A Unified Dynamic Spectral Attention Model for Object Detection under Adverse Weathers. 실제 객체 탐지는 비, 안...

강의 주소: CS231n Lecture 8. Deep Learning Software 자료: 깃허브 강의 자료 1. 지난 강의 복습 지난 시간에는 SGD Momentum, Nesterov, RMSprop, Adam과 같은 발전된 최적화 알고리즘을 다뤘다. 또한 학습 시 노이즈를 추가하고 테스트 시 이를 평균화하는 방식의 Regularizati...

강의 주소: CS231n Lecture 7. Training Neural Networks II 자료: 깃허브 강의 자료 1. 지난 강의 복습 활성화 함수: 과거에는 Sigmoid, Tanh를 썼지만 Vanishing Gradient 문제가 있어 현재는 ReLU를 기본으로 사용한다. 가중치 초기화: 가중치가 너무 작으면 신호가 소실되고 너무 크...

GAN 평가 방법: 생성된 샘플에 대해 Parzen window를 피팅하여 log-likelihood를 추정했다. Parzen window 데이터의 정확한 확률 분포 수식을 모를 때 가지고 있는 샘플을 바탕으로 분포의 모양을 추정하는 방법 생성된 데이터 점 하나하나에 가우시안 커널을 올린다. 모두 더하면 데이터가 밀집된 곳은 높고 없는 곳은 낮...

Jean Pouget-Abadie, Ian J. Goodfellow, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Yoshua Bengio, Aaron Courville (2014).Generative Adversarial Nets. 1. Introduction Generative Adver...