분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
내용 확인 후
좋아요(투표) 가능합니다.
Semantic Segmentation을 위한 U-Net 모델 [4탄. 모델 구현]
안녕하세요.
데이콘에서 활동 중인 '동화책'입니다. 📚🤓
의미론적 분할을 위한 U-Net 모델 시리지의 대망의 마지막 편! [4탄. 모델 구현]입니다.
좋은 실습 예제를 가지고 왔으니 한번 따라가보시면 좋을 것 같습니다.
궁금하신 사항이나 피드백이 있으시면 언제나 편하게 댓글 남겨주세요~
그럼 다음에 더 좋은 컨텐츠로 찾아오겠습니다.
* 본 포스팅은 데이콘 서포터즈 “데이크루" 1기 활동의 일환입니다.
삭제된 댓글입니다
Convolution으로 dimension 유지하실려고 패딩주고 하신거면.. 그냥 1x1 convolution을 쓰면 성능이 더 좋지 않을까요? 이러나 저러나 뭐.. 향상하는 데는 도움될 것 같진 않지만요 ㅠㅠ.. 코드 보고 블록을 어떻게 짜야하는지 참고했는데, 360개 이미지넷 데이터 중 23개 클래스에.. 이 구조로 해보고 여러가지로 바꿔서 해봤는데.. 성능이 너무 안좋아요 ㅠㅠ..
안녕하세요
맨 처음 나오는 레이블링 된 이미지가 궁금해서 댓글 남깁니다
직접 레이블링 하신 건가요?
안녕하세요!
아니요 레이블 정보는 데이터셋에서 제공됩니다.
제가 참고했던 한요섭님의 블로그 글을 보시면 데이터셋에 대한 설명도 나와있네요.
https://89douner.tistory.com/298
감사합니다.
우와 작성하신지 꽤 오래된 글인데도 답변해주셔서 감사합니다!
자세한 코드설명덕분에 도움 많이 됐어요 ㅎㅎㅎ
데이콘(주) | 대표 김국진 | 699-81-01021
통신판매업 신고번호: 제 2021-서울영등포-1704호
서울특별시 영등포구 은행로 3 익스콘벤처타워 901호
이메일 dacon@dacon.io | 전화번호: 070-4102-0545
Copyright ⓒ DACON Inc. All rights reserved
정말 유익한 정리 감사드립니다 ! 천천히 읽어보면서 질문 생기면 여쭤보겠습니다 !!
github나 어디 이상한 블로그 글과는 차원이 다르네요~!!