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📚논문 보러가기 📚코드 보러가기 Abstract CNN의 기본은 convolution 연산이다. 이 연산은 공간(spatial) 정보와 채널(channel-wise) 정보를 지역적인 receptive field(kernel 크기) 안에서 융합하여 유용한 특징을 추출한다. 최근 연구들은 공간적 표현(spatial encondig)을 개선하여 네
📚논문 보러가기 📚코드 보러가기 사전 조사 Deep Residual Learning Deep Residual Learning 또는 Residual Networks(ResNets) 은 깊은 신경망을 훈련하기 위한 혁신적인 방법론을 말한다. 핵심 아이디어는 잔차(residual) 연결을 도입하여
📚논문 보러가기 Abstract CNN의 성능을 향상 시키기 위한 주의(attentional) 메커니즘 모듈을 제안한 연구이다. CNN의 중간 feature map에 대해 두 가지 차원에서 attention을 계산한다. Channel Attention : 무엇을 볼 것 인가 Spatial Attention : 어디를 볼 것 인가 해당 두 attention을 순차적으로 적용하여 **