좋은 발표 감사드립니다. 2.1 deformable convolution 에 있는 그림에 관해 말씀드리자면 일단 전체에 적당한 convolution layer을 통과시켜줘서 offset field가 나오게 합니다. 그리고 deformable convolution을 하고자 하는 위치만 골라서 offset field에서 추출한 후 이 offset 값들을 사용해 deformable convolution을 수행해주게 됩니다. 마찬가지로 2.2 deformable roi pooling에서는 일단 roi pooling을 해줍니다.(초록 색 그림) 그리고 fc 를 통과시켜서 각 위치에 offset들이 나오게 합니다.(초록색 그림) 그 offset들을 이용해 deformable roi pooling을 해주게 됩니다. 정확히 말하면 offset을 학습시키는 게 아니라 offset이 나오게 하는 변수들을 학습시키는 것으로 생각이 됩니다.
너무 재미있게 잘 보았습니다. 코드를 보아야 이해할 수 있을듯한 세부를 빼면 큰 틀, 철학이 귀에 쏙쏙 들어오는듯 합니다. 모니터링 개인 의견이라면 발표자의 웹캠만 줌인해서 보면 좋겠다 싶습니다. - 논리적인 설명은 못하겠지만 강의 동영상에서 발표자의 표정이나 손짓을 함께 보면 이해에 도움이 되더군요.
안녕하세요! 좋은 발표 감사합니다. 14:33 에 보면 9개의 grid에서 각각 어느 지점으로 가야할 지에 대한 offset을 예측하는데 그리드의 각 포인트마다 어느 방향으로 가야되는지에 대한 constraint는 없는거죠? 비유가 맞는지 모르겠는데, 사주경계하듯(여기서는 9주경계..?) 좌상단 포인트는 좌상단 방향으로만 가야한다던가..
![지금까지 AI 안 쓰셨다면, 이 영상으로 시작하세요 [AX College 1화] f. 정지훈 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 겸직교수](http://i.ytimg.com/vi/avIMoutTYko/mqdefault.jpg)
![[핵심 머신러닝] Deep Neural Networks and Convolutional Neural Networks](/img/1.gif)
차가운반응에도 간간히하시는 썰렁한농담이너무웃기네요ㅋㅋㅋㅋ설명도 너무 잘하세요!! 잘배우고갑니다!!!ㅎㅎ
좋은 발표 감사드립니다. 2.1 deformable convolution 에 있는 그림에 관해 말씀드리자면 일단 전체에 적당한 convolution layer을 통과시켜줘서 offset field가 나오게 합니다. 그리고 deformable convolution을 하고자 하는 위치만 골라서 offset field에서 추출한 후 이 offset 값들을 사용해 deformable convolution을 수행해주게 됩니다. 마찬가지로 2.2 deformable roi pooling에서는 일단 roi pooling을 해줍니다.(초록 색 그림) 그리고 fc 를 통과시켜서 각 위치에 offset들이 나오게 합니다.(초록색 그림) 그 offset들을 이용해 deformable roi pooling을 해주게 됩니다. 정확히 말하면 offset을 학습시키는 게 아니라 offset이 나오게 하는 변수들을 학습시키는 것으로 생각이 됩니다.
이런 바빠서 못봤는데. 라이브 미팅으로 하시네요. 다음에는 한번 참여하고 싶네요. 역시 짱이네요.
라이브 미팅은 아니고 Tensorflow Korea에서 같이 논문읽는 온라인 모임에 참여하고 있습니다 ^^
최고에요!
설명도 질문도 정말 유익합니다~^^
즐겁게 들어주셔서 감사합니다~
cnn 이해하기도 벅찬 초보자입니다. 논문발표 잘 보았습니다. filter형태가 다양해질 수도 있다는거에 놀라기도하고 신기하기도 합니다.. 감사합니다. 재밌었어요
워낙 변화가 빨라서 정말 한해한해가 다르네요 ^^
너무 재밌게 잘 봤습니다. 쉽게 설명해주셔서 더 유익했네요 ㅎㅎ
오~ 즐겁게 보셨다니 저도 기분이 좋네요 ^^ 감사합니다
감사합니다
여러수 배웠습니다
좋은 의견있으시면 자주 남겨주세요 ^^
너무 재미있게 잘 보았습니다.
코드를 보아야 이해할 수 있을듯한 세부를 빼면 큰 틀, 철학이 귀에 쏙쏙 들어오는듯 합니다.
모니터링 개인 의견이라면 발표자의 웹캠만 줌인해서 보면 좋겠다 싶습니다.
- 논리적인 설명은 못하겠지만 강의 동영상에서 발표자의 표정이나 손짓을 함께 보면 이해에 도움이 되더군요.
즐겁게 들어주셔서 감사합니다. 제 발표는 아마 한달에 한번쯤 돌아올 것 같은데 그때는 제가 제 얼굴만을 켜놔보도록 하겠습니다 ㅎㅎ
안녕하세요.오디오가 자꾸 뚝뚝 끊어지는데 스트리밍 때문인지 원본이 그런지 모르겠습니다
동일인 다른 계정입니다.
회사컴터로 들으니 오디오 문제 없습니다.
3바3 메모하겠습니다
Sep 14, 2020
안녕하세요! 좋은 발표 감사합니다.
14:33 에 보면 9개의 grid에서 각각 어느 지점으로 가야할 지에 대한 offset을 예측하는데
그리드의 각 포인트마다 어느 방향으로 가야되는지에 대한 constraint는 없는거죠?
비유가 맞는지 모르겠는데, 사주경계하듯(여기서는 9주경계..?)
좌상단 포인트는 좌상단 방향으로만 가야한다던가..
제가 알기론 그런 구속조건은 없었던 걸로 기억합니다만 논문을 직접 읽어보시면 더 정확할 것 같습니다. (제가 읽은지 오래돼서..ㅠ)