Deep Learning Start-to-End Code Analysis

안녕하세요! M_AI 입니다! 이번에는 분류(Classfication) 모델에 대해서, 예측 결과가 왜 그렇게 나오는 지에 대해 파악하고자 Grad-CAM으로 파악하고자 합니다! 직전에는 당뇨망막병증(Diabetic Retinopathy) 데이터셋에서 segmentation 하고자 하였습니다. 이에 대해 궁금하시면 아래 링크 게시글을 읽어보시길 바랍니다! 이전글 : 2D Multi-Class Semantic Segmentation [1편] : https://yhu0409.tistory.com/7 [2D Multi-Class Semantic Segmentation] 1. Data Preprocessing 2021.05.11 (화) 수정 내역 1. 데이터 추가 - 검증 데이터가 적어 모델에 대한 신뢰성이 떨..

안녕하세요! M_AI 입니다! 이전글에서는 당뇨망막병증(Diabetic Retinopathy)에서 무엇을 세그멘테이션할 지와 이를 위해 데이터셋을 어떻게 준비하는 지에 대해 설명했습니다. 이번 장에서는 ImageNet으로 Pre-trained된 모델을 Backbone으로 가지는 U-Net 모델을 구현 방법을 설명하도록 하겠습니다. 이전글 : [2D Multi-Class Semantic Segmentation] 1. Data Preprocessing https://yhu0409.tistory.com/7 [2D Multi-Class Semantic Segmentation] 1. Data Preprocessing 2021.05.11 (화) 수정 내역 1. 데이터 추가 - 검증 데이터가 적어 모델에 대한 신뢰성..

M_AI 입니다. 이전 앵커 박스의 추가적인 설명과 데이터셋 준비에 방법에 이어서, 이제 RetinaNet의 핵심인 Loss function의 설명과 코드를 설명하도록 하겠습니다! 이전글 : [RetinaNet] 3. Prepare the Dataset https://yhu0409.tistory.com/4 [RetinaNet] 3. Prepare the Dataset M_AI 입니다. RetinaNet의 모델 및 코드 설명과 이전에 다룬 앵커 박스 코드에 이어서, 이번 글에는 데이터셋 준비하는 방법을 알려드리도록 하겠습니다! 여기서는 추가적인 앵커 박스의 사용법과 yhu0409.tistory.com 이 글을 읽으면 좋을 것 같은 사람들! - 기본적인 분류(classfication) 모델을 Tensorfl..