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머신러닝/딥러닝 강의 – 004 UNet 네트워크 구현하기 – u net 구현 및 이 주제에 대한 세부정보
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초보 딥러너를 위한 딥러닝 강의: \”딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다.\”
미국에서 박사후 과정을 하는 한요섭 이라고 합니다.
2년이라는 박사후 과정동안 의미있는 일을 해보고자 초보 딥러닝 강의 를 시작해 보려고 합니다.
딥러닝을 잘 모르시거나, 프로그램을 잘 모르셔도 걱정마세요.
최대한 따라하기 쉽게 영상을 제작하였고, 영상에서 작성된 모든 코드는 저의 Github에 공유되어 있습니다.
언제든지 무료로 받아가세요.
4번째 실습은, ‘UNet 네트워크를 직접 구현하는 방법’에 관한 영상입니다.
다음 영상에선, ‘데이터 변환함수 (좌우/상하 반전, 임의로 잘라내기, 등등) 를 구현하는 방법’에 대하여 배워보도록 하겠습니다.
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Reference:
U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation (https://arxiv.org/abs/1505.04597)
Deep learning Library:
Pytorch (https://pytorch.org/)
Integrated Development Environment (IDE):
Pycharm (https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac)
Virtual environment:
Anaconda (https://www.anaconda.com/distribution/)
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- 작가: hanyoseob
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