이 글은 논문에 대한 번역글이 아니며, 중요 부분과 요약 부분을 다룬 글이다. 대학 학부생의 수준이니 높은 신뢰성은 보장되지 못한다. Summary of Paper 이 글이 나왔을 시점인 2015년 경에 2.5D depth sensor가 생겼다. 2D 이미지지만, 2.5D의 depth (깊이)를 빨간색이 먼쪽, 파란색이 가까운쪽을 의미하게 색칠하여 보이게 한다. 이 글에서는 2.5D depth map에서 3D volume을 얻는 것과 2.5D depth map image가 가리키는 사물의 category recognition 분류를 목표로 한다. 한 개의 2.5D depth map이 아닌 target 3D object를 카메라의 여러 각도, 위치로 찍은 여러 개의 2.5D depth map image로 ..
tensorflow: 머신러닝을 효과적으로 하기 위한 파이썬 프레임워크이다. 앞선 글 중에, pytorch 프레임워크, scikit-learn 라이브러리를 다룬 내용이 있으니 먼저 보고 오자! 2023.03.20 - [Computer Science/Python] - [AI PYTORCH] Convolution Neural Network(CNN) MNIST 데이터 구분 (0-9 숫자 구분하기) [AI pytorch] Convolution Neural Network(CNN) MNIST 데이터 구분 (0-9 숫자 구분하기) scikit-learn을 해봤으니 한 단계 업그레이드 된 프레임워크 'pytorch'로 구현을 해보자. 좀 더 깊은 이해를 위해 scikit-learn을 참고하고 와도 좋다! 2023.03..
scikit-learn을 해봤으니 한 단계 업그레이드 된 프레임워크 'pytorch'로 구현을 해보자. 좀 더 깊은 이해를 위해 scikit-learn을 참고하고 와도 좋다! 2023.03.17 - [Computer Science/Python] - [AI scikit-learn] Machine Learning. 숫자(0-9) 손 글씨체 구분 (Classfying Handwritten digits) (MNIST) [AI scikit-learn] Machine Learning. 숫자(0-9) 손 글씨체 구분 (Classfying Handwritten digits) (MNIST) 이번 주제는 google colab에서 실행된다. google drive 가 있다면 google colab은 좋은 선택지이며, py..
