분류 전체보기 (284) 썸네일형 리스트형 [알고리즘] P & NP https://gazelle-and-cs.tistory.com/64 P vs NP 쉽게 이해하기 컴퓨터 과학에는 유명한 난제가 있습니다. 바로 P vs NP입니다. 컴퓨터 과학을 공부하다 보면 언젠간 한 번은 반드시 접하게 되는 흥미롭고도 신기한 문제인데요. 이번 포스트에서는 이에 대해서 gazelle-and-cs.tistory.com 결정문제 - 입력이 T인지, F인지만 따짐 예) 어떤 그래프와 가중치, k가 주어졌을 때, 크기가 k보다 작은 스패닝트리가 존재?? NP: 여기서 기인함. 결정론적 알고리즘(이하 결) : 분신술이 없는 모험가가 보물을 찾는다. 일일이 depth를 올리며 찾아다녀야 하기에, 무언가를 선택해야 할 때, 그 중 하나를 선택해야 다음으로 갈 수 있음. 즉, 무조건 하나의 선택만 .. [Detection] 드론 뷰 오브젝트 디텍션 1. Yolov7x 기반으로 변경 2. Swin-T를 CSWin-T로 변경 3. 수가 적거나 잘 잡히지 않는 object에 대해 copy&paste 실행 4. Loss를 Generalized Focal loss로 변경? Object Detection – VISDRONE (aiskyeye.com) Object Detection – VISDRONE Overview We are pleased to announce the VisDrone 2023 Object Detection in Images Challenge (Task 1). This competition is designed to push the state-of-the-art in object detection with drone platform forwa.. [Optical flow] GradScale Sure, let's take a simple example. Let's say we have a model with a single weight `w`, a learning rate `lr` of 0.1, and we're using Mean Squared Error (MSE) loss for a regression problem. 1. **Forward Pass**: Let's say our model predicts a value of 10 (`y_pred`) for an input, but the actual value (`y_true`) is 15. The MSE loss would be `(y_pred - y_true)^2 = (10 - 15)^2 = 25`. 2. **Backward Pass.. [Optical flow] 기타 & SSL, COOKBOOK에 대한 내용은 여기에 광학 흐름 추정은 높은 정밀도로 연속적인 프레임 간의 움직임 정보를 효과적으로 캡처할 수 있기 때문에 주로 높은 프레임률 이미지에 유리합니다. 높은 프레임 속도로 이미지를 캡처할 경우, 일반적으로 연속적인 프레임 간의 움직임은 작고, 이러한 프레임 간의 시간적 일관성은 높습니다. 이를 통해 광학 흐름 알고리즘이 움직임을 정확하게 추정하는 것이 더 쉬워집니다. 광학 흐름 추정이 높은 프레임률 이미지에 적합한 몇 가지 이유는 다음과 같습니다: 1. 소용량 변위: 높은 프레임률 이미지는 연속된 프레임 간의 변위가 더 작기 때문에 광학 흐름 알고리즘이 움직임을 추적하는 것이 더 쉽습니다. 광학 흐름 알고리즘은 프레임 속도가 낮은 시나리오와 같이 프레임 간에 상당한 간격이 있을 때 발생하는 큰 변위로 인해 어려움.. [ConvLSTM] LSTM, RNN 확장판 An introduction to ConvLSTM. Nowadays it is quite common to find… | by Alexandre Xavier | Neuronio | Medium An introduction to ConvLSTM Nowadays it is quite common to find data in the form of a sequence of images. The most typical example is video at social networks such as… medium.com 위의 거 걍 번역한거임 RNN 예전에 정리한 건 여기 https://jwgdkmj.tistory.com/315 ConvLSTM Theory 연속적인 기간 동안 수집된 데이터는 시계열로 표시됩니다. 이.. [Diffusion] 참고용링크 [논문] VAE(Auto-Encoding Variational Bayes) 직관적 이해 - Taeu [논문] VAE(Auto-Encoding Variational Bayes) 직관적 이해 VAE : Variational Auto-Encoder를 직관적으로 이해하기! taeu.github.io Diffusion Model 입문하기 (velog.io) Diffusion Model 입문하기 이 글은 딥러닝 감수성은 있지만 디퓨전 감수성이 부족한 사람들을 위해 쓰이는 글컴퓨터 비전 분야의 직관 기반 연구 논문은 잘 읽을 수 있는데, 디퓨전의 경우 이론이 너무 어려워서 어떻게 velog.io [Paper Review] Denoising Diffusion Probabilistic Models - YouTube 팔자.. [프로그래머스] 소수찾기 lv2 answer = 0 adder = [] allsentence = {'0', '1'} def finder(string): global answer if len(string) > 0: num = int(string) else: return if num in allsentence : return allsentence.add(num) if num == 0 or num == 1: return flag = 0 for i in range(2, num//2 + 1): if num%i == 0: flag = 1 if flag == 0: adder.append(string) # answer += 1 def dfs(cnt, visit, numbers, string): global answer # 종료조건 : cnt가 num.. [프로그래머스] 큰 수 만들기 #include #include using namespace std; string solution(string number, int k) { string answer = ""; for(int i=0; i 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 36 다음
