layer // darknet.h typedef enum { CONVOLUTIONAL, DECONVOLUTIONAL, CONNECTED, MAXPOOL, SOFTMAX, DETECTION, DROPOUT, CROP, ROUTE, COST, NORMALIZATION, ...

l2norm_layer forward_l2norm_layer void forward_l2norm_layer(const layer l, network net) { copy_cpu(l.outputs*l.batch, net.input, 1, l.output, 1); l2normalize_cpu(l.output, l.scales, l.bat...

iseg_layer instance segmentation을 위한 layer입니다. forward_iseg_layer void forward_iseg_layer(const layer l, network net) { double time = what_time_is_it_now(); int i,b,j,k; int ids = l...

image get_color float colors[6][3] = { {1,0,1}, {0,0,1},{0,1,1},{0,1,0},{1,1,0},{1,0,0} }; // BGR순서 float get_color(int c, int x, int max) { float ratio = ((float)x/max)*5; int i = floo...

image_opencv image_to_ipl #ifdef OPENCV using namespace cv; extern "C" { IplImage *image_to_ipl(image im) { int x,y,c; IplImage *disp = cvCreateImage(cvSize(im.w,im.h), IPL_DEPTH_8U, i...

im2col 이미지를 columns으로 변환해주는 것을 말합니다. im2col_get_pixel float im2col_get_pixel(float *im, int height, int width, int channels, int row, int col, int channel, int pad) {...

gru_layer GRU layer 란? GRU (Gated Recurrent Unit) 레이어는 반복 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류로, 긴 시퀀스를 처리하는 데에 사용됩니다. GRU는 기본적으로 LSTM (Long Short-Term Memory)과 유사한 아이디어를 기반으로 하고 있습니다. LSTM...

gemm GEMM 이란? 참고 자료 : https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ General Matrix to Matrix Multiplication 1979년에 만들어진 BLAS 라이브러리의 일부 입니다. 두개의 입력 행렬을 곱해서 출...

dropout_layer Dropout Layer란? Dropout Layer는 딥러닝에서 오버피팅을 방지하기 위한 regularization 기법 중 하나입니다. 이 레이어는 학습 중에 일부 뉴런을 무작위로 선택하여 출력을 0으로 만드는 과정을 수행합니다. 이렇게 함으로써 네트워크가 특정 뉴런에 과도하게 의존하지 않도록 하고, 뉴런의 가중치가 전...

detection_layer forward_detection_layer void forward_detection_layer(const detection_layer l, network net) { int locations = l.side*l.side; int i,j; memcpy(l.output, net.input, l.outp...