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백준 코딩 연습
python 언어 사용 github : https://github.com/jiwon1027/code_backjoon 다시 풀어볼만한 문제들만 오답노트 해보기
Deep Learning Framework 종류
딥러닝(Deep Learning)이란 여러 층을 가진 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)을 사 용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로 심층학습이라고도 부른다. 따라서 딥러닝은 머신러 닝과 전혀 다른 개념이 아니라 머신러닝의 한 종류라고 할 수 있다. 기존의 머신러닝에서는 학습하려는 데이터의 여러 특징 중에서 어떤 특징을 추출할지를 사람 이 직접 분석하고 판단해야만 했지만 딥러닝에서는 기계가 자동으로 학습하려는 데이터에서 특징을 추출하여 학습하게 된다. 이처럼 딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이점은 바로 기계의 자가 학습 여부로 볼 수 있다. 따라서 딥러닝이란 기계가 자동으로 대규모 데이터에서 중요한 패턴 및 규칙을 학습하고, 이를 토대로 의사결정이나 예측 등을 수행하는 기술..
CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘
AlexNet Recurrent Neural Network와 더불어 딥러닝 모델의 양대 산맥으로 주목받고 있는 CNN은 기본적으로 얀 르쿤이 1989년 제안한 구조를 토대로 하고 있습니다. 컴퓨터 비전 분야의 ‘올림픽’이라 할 수 있는 ILSVRC(ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge)의 2012년 대회에서 제프리 힌튼 교수팀의 AlexNet이 top 5 test error 기준 15.4%를 기록해 2위(26.2%)를 큰 폭으로 따돌리고 1위를 차지했습니다. 여기서 top 5 test error란 모델이 예측한 최상위 5개 범주 가운데 정답이 없는 경우의 오류율을 나타냅니다. 당시 ILSVRC 데이터셋(Image은 1000개 범주 예측 문제였습니다. 어..
Backbone(백본)에 대해
Object Detection Models 최신 detector는 주로 백본(Backbone)과 헤드(Head)라는 두 부분으로 구성된다. 백본은 입력 이미지를 feature map으로 변형시켜주는 부분이다. ImageNet 데이터셋으로 pre-trained 시킨 VGG16, ResNet-50 등이 대표적인 Backbone이다. 헤드는 Backbone에서 추출한 feature map의 location 작업을 수행하는 부분이다. 헤드에서 predict classes와 bounding boxes 작업이 수행된다. 헤드는 크게 Dense Prediction, Sparse Prediction으로 나뉘는데, 이는 Object Detection의 종류인 1-stage인지 2-stage인지와 직결된다. Sparse ..
리얼센스 code
## License: Apache 2.0. See LICENSE file in root directory. ## Copyright(c) 2015-2017 Intel Corporation. All Rights Reserved. ############################################### ## Open CV and Numpy integration ## ############################################### import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 # Configure depth and color streams pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() co..
12장. LAN
LAN 제한된 지역 내에 있는 다수의 독립된 컴퓨터 기기들로 하여금 상호 통신이 가능하도록 하는 데이터 통신 네트워크 특징 방송(Broadcast) 형태의 패킷 교환 라우팅과 같은 경로 선택 불필요 광대역 전송 매체의 사용으로 고속 통신이 가능 동축케이블 혹은 광케이블 매체의 이용으로 매우 낮은 에러율을 가짐 ACK 수신 시간이 짧아져 패킷 지연이 최소화됨 토폴로지 성형(Star) 각 스테이션(station)이 허브(Hub)라고 불리는 중앙 전송 제어 장치와 점대점(Point-to-Point) 링크에 의해 접속되어 있는 형태 장점 고장 발견이 쉽고 유지 보수가 용이함 한 스테이션의 고장이 전체 네트워크에 영향을 미치지 않음 한 링크가 떨어져도 다른 링크는 영향을 받지 않음 확장이 용이함 단점 중앙 전송 ..