Deep Learning Normalization layer What is Batch Normalization? Instance Normalization? Conditional Batch Normalization? Conditional Instance Normalization? Batch Normalization is first introduced by Sergey Ioffe, Christian Szegedy. It increased image classification performance significantly. arxiv Interested in "Conditional
Computer Vision Google HackFair 돌아보기 - MetaMong 2015년 석사 입학 후 연말쯤에 소소하게 했던 프로젝트. 예전 인터뷰했던게 생각나서 공유. 인터뷰 link 0. Google HackFair는 구글 기술을 이용해서 만든 다양한 결과물들을 전시하고 공유하는 행사입니다. 지난 12월 5일, 프로젝트 참가자분들은 안드로이드, Cardboard,
Computer Vision ComboGAN : Image Translation with GAN (7) arixv: ComboGAN: Unrestrained Scalability for Image Domain Translation accpeted to ICLR2018 workshop reddit github Scalibility issue for multi domains CycleGAN : Two-domain models taking days to train on current hardware, the number of domains
Computer Vision StarGAN : Image Translation with GAN (6) StarGAN : accepted as CVPR2018 oral presentation. github arxiv (a) Each domain shift needs generators. (b) Share one generator and use latent code of each domain The previous limitation of pix2pix, DTN, CycleGAN &
Computer Vision BicycleGAN : Image Translation with GAN (5) Limitations of pix2pix, DTN, DiscoGAN & CycleGAN? They produce single answer. They are deterministic models. Translates an image in one-to-one Paired set, One-to-One : pix2pix (CVPR2017) Unpaired set, One-to-One : DTN (ICLR2017), CycleGAN (ICCV2017) Paired
ghost Ghost : changing font, 폰트 바꾸기 In short; Assuming you have Ghost v1.0.0 (or above) with default theme, Casper. Default font is Georgia. We will change font with Google Web fonts. cd {your-ghost-dir}/content/themes/casper # move
ghost Ghost 1.0.0 로 업그레이드 + 밀린 포스트들 1 귀찮아서 업그레이드를 미루고 있었는데, 거대 업데이트를 한참 전에 했길래 간만에 업그레이드했다. 간만에 블로그 만지작 거리는게 재밌었는데 이내 업그레이드는 커다란 귀찮음을 가져다주었다. 결론적으로 서버의 리눅스가 Ubuntu 16.04가 아니면 자잘한 에러가 많다. 이번
Computer Vision CycleGAN : Image Translation with GAN (4) Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (CycleGAN) from UC Berkeley (pix2pix upgrade) & Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks (DiscoGAN) from SK T-Brain DiscoGAN & CycleGAN Almost Identical concept.
Computer Vision DTN : Image Translation with GAN (3) 2. Unsupervised Cross-Domain Image Generation (DTN) published to ICLR2017 by Yaniv Taigman, Adam Polyak, Lior Wolf Learn $ G: S \rightarrow T $ of two related domains, $ S $ and $ T $ without labels! (labels of images
Computer Vision pix2pix : Image Translation with GAN (2) Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (pix2pix) published to CVPR2017 by Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros Learn pair-wise images of $S$ and $T$ like below BW & Color image
Computer Vision Image Translation with GAN (1) Problem statement of Image Translation Learn $G: (S \rightarrow T)$ $G$ that convert an image of source domain $S$ to an image of target domain $T$ Domain Adaptation/Transfer of an image. Paired
Linux Command Line Interface dotfiles and materials available at @junhocho[1] GUI보다 좋은 CUI, CUI. Command Line Interface를 쓰시면 어디서든 쉽게, 인터넷만 있고, Terminal이나 Putty가 있으면 개발을 할 수 있다. 이런 팀뷰어 없이도 말이다. CLI. 그래서 어떻게?
Deep Learning PaletteNet Junho Cho, Sangdoo Yun, Kyoungmu Lee and Jin Young Choi, PaletteNet: Image Recolorization with Given Color Palette The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, NITRE2017, July, 2017. poster better
home automation Home Automation memo 중요! 샤오미 멀티탭 특가 예산 조명 필립스 휴 2 + 브릿지 = 90 샤오미 스탠드 = 28.1 ( 37.5 - 5.9 () - 3.5 (PAYCO) ) (Qoo10. 그전에 G9가 39로 젤쌌음) 샤오미 전구 RGBW 26
Deep Learning TensorFlow-v1.0.0 + Keras 설치 (Windows/Linux/macOS) 참고 :https://groups.google.com/forum/#!topic/keras-users/_hXfBOjXow8 선요약: # export PATH=~/anaconda/bin:$PATH # MAC conda create -n tf python=3.5 # 17/3/1 기준으로 윈도우에서 3.5 버전만 TensorFlow/Keras가
ghost Ghost에서 AWS S3 Storage를 이미지 서버로 사용하기 보통 Ghost에서 글 쓰다가 이미지를 첨부 하고싶어 ![]()을 타이핑하면 요런 이쁜 업로드 창이 preview페이지에 떠서 Drag-and-Drop 같은 방식으로 쉽게 업로드 할 수 있다. 하지만 이미지는 블로그가 돌아가고 있는 로컬 서버안에 저장이 된다. 그런데
dev Web-scraping with Chrome extension Crawling, Scraping 비슷한 뜻이며 내가 원하는 데이터를 웹에서 수집함을 의미한다. Design Seeds 라는 웹사이트를 연구의 목적으로 크롤링을 했다. 이 웹사이트는 색감에서 영감을 받아, 아름다운 이미지에서 주요 색상을 color palette로 나타내준다. 실제 해결한 방법은
dev Code 공유할 때 Gist 사용해보기 Blog 또는 code 공유에 있어서 Syntax highlight는 가독성때문에 중요하다고 생각한다. 현재 사용하고 있는 Ghost의 MarkDown을 사용하여 code를 공유하면 아래와 같고. #!/bin/bash PATH="$PATH:/usr/bin/" export USER="junho"
Deep Learning Torch Wiki 개인적으로 Torch를 주력으로 사용하려합니다. 필요할 때마다 빠르게 검색하기 위해 모아놓은 것들을 wiki 처럼 공유합니다. Official Homepage Installation is easy. Tutorials Very useful 15 min Lua Torch Video Tutorials Bayarea DL summmer slide ref
Deep Learning LSTM 과 ResNet 서론 우선 LSTM은 최근에 나온 개념이 아닙니다. 이미 1997년 [Hochreiter et al., 1997]에서 나온 개념이며 기존 RNN(Vanilla Recurrent Neural Network)가 오래전 정보를 잊어버리는 단점을 보완했습니다. LSTM의 기본 배경지식을 다 설명하면
VNC VNC로 서버를 gui로 다루기 보통 서버에서 작업을 할 때 터미널 ssh만 사용하지만, 가끔 gui가 필요할 때가 있다. 예를 들어, 브라우저를 켜서 로그인을 하여 인증을 받아야 다운받을 수 있는 링크가 있을때. 그래서 VNC를 사용하여 서버의 gui를 사용해보고자 한다.
adobe 맥(macOS)에서 Adobe 제품들의 수동 업데이트 OSX가 macOS로 Sierra으로 바뀌면서 낡은 정보일 수 있습니다. Illustrator 2014CC로 작업을 하는데, 더블/트리플 모니터 등에서 우클릭이 안되는 버그가 있다. 이를 해결하기 위해서는 패치를 해야한다고한다. 근데 Creative App 자동업데이트 어쩌구저쩌구는하면 되는데, 내가 받은
Detection Weakly supervised Learning으로 Object localization하기 공유하고자하는 논문의 제목은 Learning Deep Features for Discriminative Localization Bolei Zhou, Aditya Khosla, Agata Lapedriza, Aude Oliva, Antonio Torralba Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT 논문의 데모는 "여기"서 쉽게
kinect KinectProjectorToolKit 으로 데모 실행하기. . 여태까지는 그냥 모니터로 키넥트의 인식결과를 출력하였다. 이제는 키넥트로 사람과 배경을 인식한 것을 프로젝터로 피사체에 쏘아 mapping하는 과정을 한다. 이때 쓰는 코드는 https://github.com/genekogan/KinectProjectorToolkit 을 사용한다. 여태까지 했던 kinect flow, physics
Deep Learning 어떤 Deep Learning Library를 선택해야하나요? **Deep Learning(딥러닝)**이라는 기술이 최근 거의 모든 기계학습류 문제의 해결책으로 떠오르고있다. "이 기술을 무엇으로 구현해서 사용하는 것이 가장 효율적인가" 라는 질문이 아주 흔하다. 대부분은 딥러닝을 시작하는 김에 더 빠르고, 더
