본문 바로가기

CNN

[PyTorch] Image Captioning(CNN-LSTM) Intro¶ CNN(Encoder): Convolutional Neural Networks (CNN) are a type of deep learning model used to solve machine learning problems related to images and videos, such as image classification, object detection, and segmentation. The assumption that the patterns learned from images, like edges and contours, are independent of the pixel positions in the image allows for the sharing of weights and pa.. 더보기
[PyTorch] Train PyTorch NN Train PyTorch NN¶ In this post, we will use PyTorch to classify MNIST Dataset and check how accurate the model is in test dataset. 1. Import libraries¶ In [1]: from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.optim.lr_scheduler import StepLR .. 더보기
05. Convolutional Neural Networks In Lecture 5 we move from fully-connected neural networks to convolutional neural networks. We discuss some of the key historical milestones in the development of convolutional networks, including the perceptron, the neocognitron, LeNet, and AlexNet. We introduce convolution, pooling, and fully-connected layers which form the basis for modern convolutional networks. Keywords: Convolutional neura.. 더보기
[E-09] Pneumonia 들어가며 최근 딥러닝 기술이 산업적으로 명확한 용도를 입증한 도메인 중 하나로 의료 분야를 들 수 있다. 영상분석 인력의 개인적 편차, 주관적 판단, 피로에 의한 오진 등의 부정확성을 극복할 수 있는 좋은 대안으로 인정받고 있다. 하지만, 의료 영상 분석은 일반 이미지 처리와는 다른 독특한 특징을 가지고 있다. 의료 영상 이미지는 개인 정보 보호 등의 이슈로 인해 데이터를 구하는 것이 쉽지 않습니다. 라벨링 작업 자체가 전문적 지식을 요하므로 데이터셋 구축 비용이 비쌉니다. 희귀질병을 다루는 경우 데이터를 입수하는 것 자체가 드문 일입니다. 음성/양성 데이터 간 imbalance가 심합니다. 학습에 주의가 필요합니다. 이미지만으로 진단이 쉽지 않아 다른 데이터와 결합해서 해석해야 할 수도 있습니다. 따라.. 더보기