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Motivation for development 군대에서 알고리즘을 공부하면서 에 해당 내용들을 정리하기 시작했다. 알고리즘 특성 상 서로 연관되어 있는 경우가 많다 보니, 실제로 내가 정리한 알고리즘을 찾아볼 때 해당 문서를 찾고 검색하는 과정이 복잡하고 귀찮았다. 또한 에 정리한 내용들이 점점 많아지면서 이것들을 따로 정리 및 요약하고 하는 기능을 만들고 싶어졌다. 그래서 내가 직접 파일을 찾는게 아나라, 인터넷에 검색하는 것처럼 내 문서를 바탕으로 한 검색 엔진 기능과
📚논문 보러가기 Abstract U-Net은 적은 양의 학습 데이터로도 높은 정밀도의 세분화를 수행할 수 있는 CNN 구조이다. U-Net의 목표는 Classfication이 아니라 Segmentation이다. 즉, 각 픽셀이 어떤 의미(클래스)에 속하는가를 학습하여 Mask 이미지를 결과물로 반환한다. (Ex, 세포 세분화, 뇌 MRI 영역 구분, 도로 차선 탐지 etc..) 기존의 딥러닝 모델은 수천~수만 장
Motivation 대부분의 서비스에 저장기능이 필수 기능으로 자리잡히면서 사람들은 머리속에 저장하지 않는 일이 발생했습니다. 나중에 봐야겠다 생각하고 저장해두는 콘텐츠들이 막상 필요할 때 어디에 저장했는지, 어떤 제목을 가지고 있는지도 모르는 상황이 주변에 여럿 발생했습니다. 그래서 우리는 저장하는 콘텐츠를 찾기 쉽게 만들고, 사용자가 해당 내용을 온전히 자신의 것으로 만들 수 있도록 돕고자 했습니다. Info 본인은 교내 동아리 Leets 5기 FE ItoR로 활동하였다. Li
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