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윈도우 CVAT 설치부터 Auto Labeling까지! 이번에는 대표적인 라벨링 툴인 CVAT의 설치와 사용 방법, 그리고 모델을 배포하여 Object Detection, Pose Estimation을 오토 라벨링하는 부분까지 다뤄보고자 한다직접 PC에 다시 설치해보면서 글을 작성해보았다 물론 공식 문서에는 설치 방법, 라벨링 가이드, 모델 배포하고 오토 라벨링까지 사용하는 방법들이 다 나와있지만... 가이드에서 표류하지 않고 글 하나만 보고 빠르게 셋업해서 라벨링 시작할 수 있게끔 가이드를 작성해보자는 목적으로 해당 글을 정리해본다 그래도 설치 가이드 먼저 올려봅니다. https://docs.cvat.ai/docs/administration/basics/installation/#windows-10 Installation GuideA CVAT installa.. 2024. 12. 8.

VGGNet (ICLR 2015) 요약 및 리뷰 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognitionhttps://arxiv.org/abs/1409.1556 I. Introduction해당 논문은 모델의 레이어를 더 깊게 만드는 것에 중점을 두었다. 이를 위해 다른 파라미터들을 고정하고 3x3 크기의 작은 필터로 레이어를 쌓아 모델의 깊이를 획기적으로 늘렸다=> 그 결과 당시의 SOTA 달성 및 다양한 데이터셋에 적용 가능한 성능 좋은 모델로 손꼽히게 되었다 II. ConvNet Configurations2.1 Architecture훈련셋의 각 픽셀에서 평균 RGB를 뺀 전처리를 한 224x224x3 RGB 이미지 사용전처리된 이미지들은 3x3 크기의 필터가 있는 합성곱층을 지난다.. 2024. 1. 29.

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