기억의 기록(나의 기기)

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 저번 시간에 Transformer에 대해 공부했기 때문에 이를 Vision 분야에 접목한 Vision Transformer에 대해 공부해보려 합니다. 데이터를 구하기 비교적 쉬워진 지금 시점에서는 데이터만 더 많다면 기존 모델보다 더 좋은 성능을 보일 수 있다고 한다면, 그 모델은 각광을 받을 것입니다. 오늘 읽을 논문인 ViT(Vision Transformer)는 데이터 수가 많을 때 SOTA 모델보다 더 뛰어난 성능을 보인 논문입니다. * 리뷰할 논문: https://arxiv.org/pdf/2010.11929/..

[Computer Vision] The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis Prediction안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 지난 포스팅에 이어 딥러닝이 병리학적 데이터에 적용된 논문을 살펴보겠습니다. 본 논문은 이전에 진행되었던 여러 논문들을 요약한 리뷰 논문입니다. * 리뷰할 논문: https://www.mdpi.com/2072-6694/12/3/603 (IF: 6.1) The Application of Deep Learning in Cancer Prognosis PredictionDeep learning has been applied to many areas in health care, including imaging d..

[Computer Vision] Deep learning in histopathology: the path to the clinic안녕하세요, 데이터 과학 전공하고 있는 황경하입니다.최근에 병리학적 데이터 (TCGA)에 딥러닝이 적용된 연구들을 살펴보고 있습니다. 따라서, 이번 블로깅에서도 그중 하나인 논문을 리뷰해 보겠습니다. * 리뷰할 논문: https://www.nature.com/articles/s41591-021-01343-4 (Impact Factor: 58.7)* 해당 글에 첨부된 사진들은 모두 위 논문에서 발췌한 것임을 미리 밝힙니다.* 해당 글에 설명은 논문을 기반으로 한 주관적 해석이므로 틀린 부분이 있다면, 댓글로 지적 부탁드립니다!# Abstract병리학적 이미지 (MRI, CT 등..

논문 리뷰 - Deep Learning Based Car Damage Classification and Detection안녕하세요, 데이터과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 새롭게 시작한 프로젝트를 생각하여 참고한 논문을 소개해보려 합니다.이 논문은 딥러닝을 이용하여 차량의 손상을 인식하고 손상 유형을 분류하는 모델을 제안합니다. 이 모델은 보험비 자동 청구 시스템에 활용될 수 있으며, 데이터셋이 부족하여 높은 성능을 보이진 못 하지만, 추후 발전 가능성이 매우 높아 참고해도 좋을 만한 내용이 담겨있으니 최대한 잘 설명해 보겠습니다! 논문:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-3514-7_18 * 해당 글에 있는 모든 사진은 위 논문에서 발췌한..

ResNet - 설명과 함수형 API 구현안녕하세요, 데이터과학을 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 ResNet에 대한 이야기를 해보려 합니다. 이전 포스팅에 VGG16에 대한 이야기를 다뤘었는데, 최근에 이런 pretrained model들에 대해 공부하고 있어서 ResNet도 설명해 보겠습니다. 바로 가시죠!코드: https://colab.research.google.com/drive/1vOegGrsifZbSzOH_wZvPWbER-bbjAFMW?usp=sharing Google Colab NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com ResNet?ResNet이라는 단어 자체가 생소하신 분들도 계실 것 같습니다. ResNe..

Data Augmentation 안녕하세요, 데이터과학 공부하고 있는 황경하입니다.오늘은 데이터 증강 기법을 이용한 강아지, 고양이 분류 문제를 다뤄보겠습니다.코드: https://colab.research.google.com/drive/1lZdegtB7uyrTXlzVxLr8dXl38yC_1bYl?usp=sharing [Data Augmentation] 강아지, 고양이, MNIST 예시를 통한 설명Colab notebookcolab.research.google.com 서론 몇 년 전까지만 해도 강아지와 고양이를 분류하는 문제는 인공지능 분야에서 매우 어려운 일이었습니다. 왜냐하면, 강아지와 고양이를 구분하는 유일한 특징이 없을뿐더러, 있다고 하더라도 모든 견종에 포함되는 것은 아니기 때문이죠. 예를 들어..