nOctaveLay/DeepLearning

머신러닝/딥러닝에 대해 정리한 내용

• 주로 논문을 알기 쉽게 정리합니다.
• 논문 요약과 논문 전체로 구성 되어 있습니다.
• 정리를 바라거나 읽고 싶은(읽어야 하는) 논문은 정보 모음 헤더에 정리됩니다.
  • 추후 다른 헤더로 옮겨질 내용들이 적혀있습니다.

딥러닝 기초

• Deep Learning mindmap source 2020
  • Machine Learning Data Processing
  • Machine Learning Concept
  • Machine Learning Process
• Optimization [정리]
• 

Image Segmentation

Classification

Categorizing the entire image into a class such as "people", "animals", "outdoors"

• Imagenet classification with deep convolutional neural networks[CNN, AlexNet]

Object Detection

detecting objects within an image and drawing a rectangle around them, for example, a person or a sheep

Segmentation

classifies all the pixels of an image into meaningful classes of objects.

These classes are “semantically interpretable” and correspond to real-world categories.

For instance, you could isolate all the pixels associated with a cat and color them green. This is also known as dense prediction because it predicts the meaning of each pixel.

Semantic segmentation

pixel-level classification

Awesome Semantic Segmentation

• U-net [정리]
• SegNet [정리]
• DeepLab
  • DeepLabv1 [정리]
  • DeepLabv2 [정리]
  • DeepLabv3 [정리]
  • DeepLabv3+ [정리]
• R CNN
  • R CNN [정리]
  • Mask R CNN [정리]
• Spatial pyramid:
  • S. Lazebnik, C. Schmid, and J. Ponce, “Beyond bags of features: Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories,” in CVPR, 2006.
  • K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition,” in ECCV, 2014

NLP

1. 데이터 전처리
2. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문

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1. RoBERTa
2. ALBERT
3. BERT

정보 모음

• 개인적으로 많은 정보가 들어있다고 생각하는 사이트
• Deview 2019
• Best paper awards in Computer Science
• Best Paper Awards at ACL 2020
• Difference

기여

• README.md에 기여하실 경우
  • 만약 일치하는 항목이 없을 경우, header를 2개 붙여 새로운 헤더를 만듭니다. (ex 딥러닝 기초)
  • 모든 항목은 Header 안의 하위 항목으로 적으며, 반드시 해당 항목이 있는 위치로 이동할 수 있도록 해야합니다.
  • 모든 논문 정리들은 각 Header에 맞는 폴더로 이동되어야하며, 논문 정리에 들어갈 이미지들은 각 헤더 폴더 안에 images라는 폴더를 만들어 image를 넣어주세요.
  • 메인 Topic엔 출처 링크를, [정리]에는 논문 정리 링크(markdown)를 걸어줍니다.
  • 이 때 요약본과 전체본이 따로라면, [요약] [전체]로 각각 걸어줍니다.
  • 논문 전체 정리시에는 반드시 첫 번째 헤더엔 논문의 제목이 들어가야합니다.
  • 두 번째 헤더부터 논문에서 정리된 내용의 Index를 삽입하시면 됩니다.
  • (Recommanded) Index를 붙여주시면 나중에 다른 분들이 보시기 쉽습니다.
  • (Re`commanded) 딥러닝 기초엔 헤더에 대한 설명이 들어가면 더욱 좋습니다.

출처

• 분류에 대한 도움