"Deep Automatic Portrait Matting" http://xiaoyongshen.me/papers/deepmatting.pdf "Automatic Portrait Segmentation for Image Stylization" http://xiaoyongshen.me/webpage_portrait/papers/portrait_eg16.pdf "Deep Image Matting" https://arxiv.org/abs/1703.03872 Deep Image Matting Image matting is a fundamental computer vision problem and has many applications. Previous algorithms have poor performance ..

출처 : 텐서플로우 블로그 First Contact with TensorFlow‘First Contact with TensorFlow’ Book Cover. 출처: http://www.jorditorres.org스페인 카탈루냐 공과대학의 Jordi Torres 교수가 텐서플로우를 소개하는 책 ‘First Contack with TensorFlow‘을 공개했습니다. 책의 서두에서도 밝혔지만 이 책은 ‘Fundamental of Deep Learning‘ 같은 책 처럼 머신러닝의 이론적 배경에 무게를 두기 보다는 텐서플로우를 처음 접하는 사람들을 위한 입문서 용도로 쓰여 졌습니다.이 책은 대략 140여 페이지 정도로 pdf 나 인쇄본으로 구매할 수도 있지만 온라인에서 무료로 읽을 수 있도록 책 전체를 공개하..

출처 : 알리바바 클라우드 한국 도커 기반의 텐서플로우 개발환경 구축하기 1,2,3 #머신러닝 아주 쉽습니다https://intl.aliyun.com/forum/read-683 https://intl.aliyun.com/forum/read-685 https://intl.aliyun.com/forum/read-686

출처 : 페이스북 TensorFlow KR의 박진우 님이 공유해주신 자료 안녕하세요. 혹시 누군가에게 도움이 되지 않을까싶어 CS231n (2016) 과제코드를 공유드리고자 합니다. 얼마전 모두의 연구소 DeepLab Edu반에서 진행했던 스터디 산출물입니다. 혹시 살펴보시다가 부족한 부분이 있으면 피드백주세요. 반영하도록 하겠습니다. ^^ Repository for programming assignments of CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Winter 2016).Thanks for the people who dedicate their life to widespread knowledge, which makes the wo..

출처 : 페이스북 TensorFlow KR의 김영준님 글 안녕하세요? 처음으로 글을 올려보네요. 알찬 정보 가득한 TensorFlow KR 진심으로 감사드립니다 :)다음학기에 UST(과학기술연합대학원)에서 MOOC 형식으로 대학원생/연구원들과 함께 딥러닝 수업을 진행해보려고 하는데요, 조사해본 온라인 강좌들은 다음과 같습니다. 1. 뉴럴넷의 창시자라고 할 수 있는 토론토대 제프리 힌튼 교수님 강의 (강의 자체는 좀 심심하다는 소문이.. ㅎㅎ) https://www.coursera.org/learn/neural-networks 2. 스탠포드 앤드류 응 교수님 강의 (기본에 충실한 강좌이죠..) https://www.coursera.org/learn/machine-learning 3. 버클리대 CS 294:..

출처 : 페이스북 TensorFlow KR의 Jae Hyung Ko 님의 글 저처럼 머신러닝,딥러닝 입문해 보시는 분들께 자그마한 정보가 될까 하여 조금 길게 포스팅 해 봅니다. 제가 6개월 정도 달려보았는데요. 한국어 강좌도 좋은게 많습니다.1. 처음 시작은 김성훈 교수님 유튜브 강의로 입문하시는게 최고의 선택인 듯 합니다. 쉽게 풀어주시면서 직관적인 이해를 도와주시는 부분이 참 많습니다. https://www.youtube.com/playlist… 2. 더 진도를 나가려면 기초를 다지는 것이 좋았습니다.(제 개인적으로는…)아래 2개 강좌는 반드시 듣는게 매우 중요할 듯 합니다.(1) 선형대수학 강좌 https://www.youtube.com/playlist… (2) 확률통계 강좌 http://www...

출처 : Tensorflow 를 이용한 Object Detection API 소개 TensorFlow Object Detection API로 컴퓨터비전 모델을 업그레이드 하세요. Google에서는 컴퓨터비전을 위한 유연한 최첨단 머신러닝 시스템을 개발했습니다. 제품과 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있을뿐 아니라 연구 커뮤니티의 발전을 촉진 할 수 있습니다 . 단일 이미지에서 여러 객체를 식별할 수 있는 정확한 ML 모델을 작성하는 것이 이 분야의 핵심 과제이며, 우리는 이러한 시스템을 교육하고 실험하는 데 많은 시간을 투자합니다. 오늘 TensorFlow Object Detection API 를 통해 이 시스템을 광범위한 연구 커뮤니티에서 사용할 수 있게 되어 기쁩니다. TensorFlow는 쉽게 물체..

출처 : IT 뉴스 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해서 잘 정리된 기사를 발췌했다. 2015년 기사라서, 기술이 다소 옛것으로 느껴질 수 있다. 텐서플로우가 공개되었다는 기사를 보니 새삼 새롭게 느껴지니 말이다.... 페이스북 인공지능 ‘머신러닝’ ‘딥러닝’의 현재와 미래2015년 12월 3일 페이스북의 최고기술경영자(CTO)인 마이크 슈뢰퍼(Mike Schroepfer)는 그간 오랫동안 연구해온 인공지능(AI) 리서치에 대한 그간의 성과를 2015년 11월에 발표했다. 이 성과는 페이스북의 인공지능리서치(FAIR, Facebook’s AI Research) 팀으로부터 나온 것이다. 인공지능의 컴퓨터와 소프트웨어를 훈련시키고 학습시켜 사진들 속에서 사물들과 인물들을 구별해 내고 여기에 자연언어를 융합하..

출처 1 : Tensowflow와 OpenCV로 실시간 사물인식 앱을 만드는 과정을 잘 정리한 포스트출처 2 : AI Korea (Deep Learning) Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCVIn this article, I will walk through the steps how you can easily build your own real-time object recognition application with Tensorflow’s (TF) new Object Detection API and OpenCV in Python 3 (specifically 3.5). The focus will be on the ch..

출처 : Neural Image Captioning / Keras code - Neural Network를 이용한 Image Captioning (NIC)- IAPR2012 dataset 을 이용- Keras로 구현된 코드 Neural Image Captioning (NIC)Neural image captioning implementation with Keras based on Show and Tell.

출처 : TensorFlow KR Tae Young Lee 님의 글 AutoML & AutoDraw https://www.slideshare.net/taeyounglee1447/io17ex-automl-autodraw?from_m_app=android

출처 : NEXTOBE Deep Learning for Speech and Language UPC TelecomBCN 겨울세미나 (2017 년 1 월 24-31 일) 이 과정의 목표는 언어와 언어에 대한 딥러닝 방법을 학생들에게 훈련시키는 것입니다. RNN이라는 시계열 처리를 위한 최첨단 도구의 잠재력을 이해하기 위해 상세하게 제시되고 분석될 것입니다. 엔지니어링 팁 및 확장성 문제는 기계 번역, 음성 인식, 음성 합성 또는 질문 응답과 같은 작업을 해결함니다. 실습 세션은 개발 기술을 제공하므로 참석자는 최신 데이터 분석 도구에 능숙해질 수 있습니다. D1L2 The Perceptron http://www.slideshare.net/…/the-perceptron-d1l2-deep-learni… D1L3..