딥러닝 메모장

개념

자료형 : https://blog.colab.kr/2

언더스코어(_) 개념 : https://mingrammer.com/underscore-in-python/

getter/setter 필요성 : https://mygumi.tistory.com/161

기본 모듈/함수

파일 경로 : https://hashcode.co.kr/questions/197/python%EC%9C%BC%EB%A1%9C-%ED%98%84%EC%9E%AC-%EB%94%94%EB%A0%89%ED%86%A0%EB%A6%AC-%EC%9C%84%EC%B9%98%EB%A5%BC-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%82%B4%EB%8A%94-%EB%B0%A9%EB%B2%95

UUID : https://code.tutsplus.com/ko/tutorials/quick-tip-how-to-create-a-universally-unique-identifier-in-python--cms-25927

정보 손실을 매우 조심해야함.

즉, Feature 추출(conv ..)보다, pooling을 더 조심스럽게 사용해야함.

어떤 feature가 필요할지를 생각.

입력 사이즈가 4:3 비율이라서, pooling도 4:3 비율로 해주면 폭망

이는 단순히 세로/가로 크기만 다르고, 각 축의 정보밀도는 동일하기 때문인데,

pooling 비율을 다르게 주면 같은 수준의 정보를 다른 수준으로 여기고 추출하는 꼴임.

https://github.com/fizyr/keras-retinanet/tree/master/keras_retinanet/utils

https://github.com/ronghanghu/cmn

https://github.com/yikang-li/MSDN

https://github.com/danielgordon10/thor-iqa-cvpr-2018

https://github.com/allenai/ai2thor