box nms_comparator int nms_comparator(const void *pa, const void *pb) { detection a = *(detection *)pa; detection b = *(detection *)pb; float diff = 0; if(b.sort_class >= 0){ ...

blas blas 란? 벡터의 덧셈, 내적, 선형 조합, 행렬 곱셈과 같은 일반적인 선형 대수 연산을 수행하기 위한 역할을 합니다. Basic Linear Algebra Subprograms의 약자입니다. 크게 3개의 level(vector-vector, matrix-vector, matrix-matrix)로 구분되어 집니다. c...

batchnorm_layer Batch Normalization 이란? Paper : https://arxiv.org/abs/1502.03167 Gradient Vanishing, Gradient Exploding 문제점 internal covariate shift : weight의 변화가 중첩되어 가중되는 크기 변화가 크다는 문제점 ...

avgpool Average Pooling Layer 란? Feature Map의 평균 값을 계산해 전파시키는 Layer 입니다. //avgpool_layer.h typedef layer avgpool_layer; make_avgpool_layer avgpool_layer make_avgpool_layer(int batch, int w, ...

activation_layer make_activation_layer layer make_activation_layer(int batch, int inputs, ACTIVATION activation) { layer l = {0}; l.type = ACTIVE; l.inputs = inputs; l.outputs = ...

YOLOv4 Paper : https://arxiv.org/abs/2004.10934 기존 YOLOv3까지 저자셨던 Joseph Redmon이 참여하지 않았습니다. YOLOv4는 YOLOv3이후에 나온 딥러닝의 정확도를 개선하는 다양한 방법을 적용해 YOLO의 성능을 극대화 하는 방법을 설명합니다. 위에 표를 보면 속도는 유사하지만 ...

YOLOv3 Paper : https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLOv2 이후 나온 논문을 적용해 Object Detection의 약점들을 해결하려는 실험을 합니다. 정확성은 높지만 여전히 빠릅니다! SSD보다 3배 빠르지만 정확도는 높습니다. RetinaNet과 정확도가...

YOLOv2 Paper : https://arxiv.org/abs/1612.08242 기존 YOLO의 낮은 검출율과 상당 수의 localization error를 해결하기 위해 여러가지 실험을 진행한 논문입니다. Better YOLOv2 Batch Normalization 모든 Convolution Layer에 기존에 사용한 Dr...

YOLOv1 Paper : https://arxiv.org/abs/1506.02640 Object Detection에 대한 새로운 접근법(one stage object detection) YOLO(You Only Look Once)가 처음 제안된 논문입니다. 통합된 구조(bounding box + class probability)를 ...

StyleGANv1 개인적으로 딥러닝모델을 이해할 때 각 모듈의 입력 출력 역할이 중요하다고 생각합니다. 먼저.. StyleGAN은 PGGAN 기반으로 latent space를 학습 데이터 분포와 비슷하게 변화시키는 방법을 학습하는 모델입니다. 거기에 더해 이미지의 style을 변화시키기 위해 entangle space를 disentangle sp...