Personal Machine Learning study
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Team Project, Toy Project에 대한 Markdown 파일이 있는 곳.
| Project | Detail | Tag |
|---|---|---|
| Intel Image Classification | SSUML의 첫 번째 Team Project. Notebook은 Kaggle에 있다. | Image Classification |
| Transformer 구현하기 | SSUML의 두 번째 Team Project. Notebook은 Tansformer 폴더에 있다. | Transformer |
| Style Transfer 구현하기 | SSUML의 세 번째 Team Project. Notebook은 Style Transfer 폴더에 있다. | Style Transfer |
수정 예정
프로젝트, 논문 구현, 기타 구현을 포함합니다.
Style Transfer의 내용을 정리한 폴더.
Project의 "SSUML Team Project 3 Style Transfer 구현하기" 파일 참조.
Transformer의 내용을 정리한 폴더.
Project의 "SSUML Team Project 2 Transformer 구현하기" 파일 참조.
Fashion MNIST를 다룬 프로젝트가 있는 곳.
동아리 SSUML의 첫 프로젝트 과제.
논문 리뷰를 정리한 폴더.
| Paper | Detail | Tag |
|---|---|---|
| A Neural Algorithm of Artistic Style | 2015년 발표된 Style Transfer 논문. | Computer Vision, Style Transfer |
| Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks | 2016년 Style Transfer 논문. A Neural Algorithm of Artistic Style에 내용이 추가되었다. | Computer Vision, Style Transfer |
| Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows | 2021년 발표된 논문. ViT에 Shifted Window를 적용한 Vision Transformer이다. | Computer Vision, Transformer |
| Self-Attention Generative Adversarial Networks | 2019년 발표된 논문. Gernerate Model에 Self-Attention을 적용하였다. | Computer Vision, Gernerate Model |
| Objectron: A Large Scale Dataset of Object-Centric Videos in the Wild with Pose Annotations | 2020년 발표된 논문. Object Detection, 그중에서도 3D Object Detection을 다룬다. | Computer Vision, Object Detection, 3D Object Detection |
| You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection | 2016년 발표된 논문. Real Time Object Detection을 다룬다. | Computer Vision, Object Detection |
| YOLO9000: Better, Faster, Stronger | 2017년 발표된 논문. YOLO를 개선한 버전이다. | Computer Vision, Object Detection |
| YOLOv3: An Incremental Improvement | 2018년 발표된 YOLO의 세 번째 버전이다. YOLOv3까지는 저자가 같다. | Computer Vision, Object Detection |
| EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks | 2019년 발표된 논문. CNN의 성능을 높이기 위한 Compound Scaling과 새로운 Baseline인 EfficientNet을 제안한다. | Computer Vision |
강화학습에 대한 내용을 정리한 폴더.
현재 Deep Q Learning에 대한 내용과 Notebook이 있다.
Computer Vision에 대한 내용을 정리한 폴더.
OpenCV를 포함한다.
유튜브 강의: 모두를 위한 딥러닝의 내용을 정리한 폴더.
Stanford University CS231n, Spring 2017.
Assignment의 기타 파일들은 따로 폴더를 만들어 올려두었다.
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