segmentation2 Custom Detectron2 Training!! (Person Detection)-챕터 2 모델 훈련시키기(구글 colab) 목차 EP1. 데이터셋 만들기 EP2. 모델 훈련시키기 EP3. 정확도 확인하기 EP4. 예측하기 2. 모델 훈련시키기 구글드라이브 - 새폴더 생성(ex. detectron2) 마우스우클릭 - 더보기 - Google Colaboratory 클릭 런타임(화면상단) - 런타임유형변경 - None->GPU로 변경 왼쪽 폴더 - 드라이브마운트(중앙폴더) - Google Drive에 연결 클릭 폴더를 하나씩 눌러보면 drive/My Drive/Coding/detectron2 폴더가 보인다. 설치시작! 폴더 우클릭 - 경로복사 - 코드 첫 줄에 %cd /content/drive/My Drive/Coding/detectron2 입력 %cd /content/drive/My Drive/Coding/detectron2 t.. 2020. 10. 12. U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 논문 리뷰 " " " TL;DR : UNet은 contracting path에서는 context를 캡쳐하고, 대칭적인 구조를 이루는 expanding path에서는 정교한 localization을 가능하게 하는 구조이며, Data Augmentation 기법으로 Elastic deformation을 활용하여 성능 UP!. " " " U-Net 논문의 핵심내용 Convolution Encoder에 해당하는 Contracting Path(내려가는부분) + Convolution Decoder(올라가는부분)에 해당하는 Expanding Path의 구조로 구성. (해당 구조는 Fully Convolution + Deconvolution 구조의 조합) Expanding Path(올라가는부분)에서 Upsampling 할 때, .. 2019. 12. 5. 이전 1 다음
