머신러닝/딥러닝 강의 - 011 ResNet: ResBlock & Pixel Shuffle скачать в хорошем качестве

머신러닝/딥러닝 강의 - 011 ResNet: ResBlock & Pixel Shuffle

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. 11번째 실습은, 'Residual Block과 Pixel Shuffler 를 구현함과 더불어, SRResNet 을 구현하는 방법'에 관한 영상입니다. 특히, 이번 영상은 '초보 딥러닝 강의-010 Image regression framework 구축하기'에서 구현한 framework 를 이용하여 제작하였습니다. 해당 영상을 아직 보지 못하신 분께선, 해당 영상들을 미리 보시고 본 영상을 보시면 더욱 도움이 될 것 같습니다. 1. 초보 딥러닝 강의-010 Image regression framework 구축하기 (   • 머신러닝/딥러닝 강의 - 009 Image regression framewo...  ) 작성된 코드는 github 에서 확인하실 수 있습니다. (https://github.com/hanyoseob/youtube-...) ** 본 영상은 2편으로 제작되었습니다. 2부 영상은 하단 링크에서 확인해 주세요. 초보 딥러닝 강의-012 ResNet: Image Regression & Colab Pretrained Results (2부) (   • 머신러닝/딥러닝 강의 - 012 ResNet: Image regression...  ) --------------------------------------------------------------------------------------------------------- [ IMPLEMENTATION SUMMARY ] 00:55 SRResNet 구조 확인하기 01:49 009 Image regression framework 복사하기 02:03 Pycharm 으로 프로젝트 연결하기 02:49 추가적으로 고도화할 부분 검토하기 03:56 1. network 고도화하기 05:08 2. dataset 고도화하기 06:27 3. transform 고도화하기 09:02 SRResNet 구현하기 11:02 ResBlock 모듈 정의하기 13:45 ResBlock 모듈을 이용해 연속된 residual block 구조 구현하기 14:55 PixelShuffler 모듈 정의하기 15:34 1. PixelShuffle 모듈 정의하기 18:04 2. PixelUnshuffle 모듈 정의하기 20:31 PixelShuffle 모듈을 이용해 Pixelshuffler 구조 구현하기 22:09 SRResNet 클래스의 forward( ) 구현하기 23:18 [예고] Image regression 을 수행하기 위한 standard ResNet 구현하기 (2부) --------------------------------------------------------------------------------------------------------- Reference: Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network (https://arxiv.org/abs/1609.04802) Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network (https://arxiv.org/abs/1609.05158) Deep Learning Library: Pytorch (https://pytorch.org/) Integrated Development Environment (IDE): Pycharm (https://www.jetbrains.com/pycharm/dow...) Virtual environment: Anaconda (https://www.anaconda.com/distribution/) Free GPU Platform: Google Colab (https://colab.research.google.com/) Facebook Group: 캐글 코리아 (  / 230717130993727  ) TensorFlow KR (  / 255834461424286  ) PyTorch KR (  / 867154860090863  ) 딥러닝을 공부하는 청년백수 모임 (  / 1948058795517572  ) 무료강좌: 구름EDU (https://edu.goorm.io/lecture/19373/딥러...) [구독자] 485명 : ) [깃허브] https://github.com/hanyoseob #딥러닝 #머신러닝 #파이토치 #레지듀얼블럭 #픽셀셔플러 #슈퍼레졸루션 #deeplearning #machinelearning #pytorch #resnet #srresnet #residual_block #pixel_shuffler #super_resolution