Issue 197 #198
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parkjh688
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ahracho,
fuzzythecat,
visionNoob,
MijeongJeon,
mike2ox,
SooDevv and
tykimos
MijeongJeon
requested changes
Apr 26, 2019
MijeongJeon
reviewed
Apr 26, 2019
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| 그러나, Caffe가 너무 무겁기 때문에 계속 사용하기 어렵고, Caffe의 부족한 유연성 때문에 이미지 처리와 같은 사소한 세부 사항들을 위해 모든 사람들이 코드 베이스에 포크할 수 밖에 없습니다. 그리고 여러분은 C++와 같은 언어를 사용할 수 밖에 없겠죠. | ||
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| 나는 TensorFlow와 그와 비슷한 친구들의 접근을 훨씬 더 선호하는데, 이러한 프레임워크들은 Python 함수의 힘을 빌려 계산 그래프를 작성할 수 있습니다. 이러한 유연성은 프레임워크 코드 밖에서 스크립트 언어로 작성되었을 때 재사용 가능한 사전 처리 단계로 확장됩니다. 나는 보통 케라스로 일하는 것을 즐깁니다. 왜냐하면 그것은 쉬운 일을 쉽게, 힘든 일을 가능하게 하기 때문입니다. |
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텐서플로우의 친구들에 어떤 프레임 워크가 있는지 알려주면 어떨까요?
MijeongJeon
reviewed
Apr 26, 2019
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| * Keras/Tensorflow는 이미지를 (행, 열, 채널) 순서로 저장하고, Caffe는 (채널, 행, 열) 순서로 저장한다는 것입니다. `caffe-tensorflow`는 가중치를 자동으로 수정하지만 사전 처리 단계도 필요합니다. | ||
| * Padding은 또 다른 까다로운 세부사항 입니다: 여러분은 중간 단계마다 덤프하여 각 단계에서 모양이 일치하는지 확인할 수 있습니다. | ||
| a |
MijeongJeon
reviewed
Apr 26, 2019
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| ### Tips and tricks | ||
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| 어떤 분류 문제와 마찬가지로, semantic 세그멘테이션은 정규화된 확률을 산출하기 위해 최상단에 Softmax 층이 필요합니다. 이 경우 네트워크에서 이미지의 각 픽셀에 대한 레이블을 생성해야하므로 픽셀 단위로 softmax가 필요합니다. Keras의 softmax 레이어는 4D 배열에서 작동하지 않으므로 미리 픽셀 데이터를 1D 벡터로 재구성해야합니다. Softmax는 마지막 축(채널)에 적용되므로 모양 일반적으로)은 분류하려는 클래스 수에 해당합니다. 다음 코드는 이 작업을 수행합니다. |
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어떤 분류 문제와 마찬가지로 -> 다중 분류 문제와 마찬가지로
이렇게 쓰는건 어떨까요?
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