Python 19

EfficientNet - Network 구조 및 구현

💡Network (아키텍처 구조) EfficientNet Network는 메인으로 mobile inverted bottleneck convolution(MBConv) block을 사용한다. MBConv block Depthwise separable conv와 Squeeze-and-excitation(se) 개념을 적용한 방식이다. 📝 https://github.com/qubvel/efficientnet GitHub - qubvel/efficientnet: Implementation of EfficientNet model. Keras and TensorFlow Keras. Implementation of EfficientNet model. Keras and TensorFlow Keras. - GitHub ..

ResNet - Network 구조 및 구현

💡Network ResNet은 Residual neural network의 줄임말이며, 잔차(residual)과 관련이 있다. Resnet을 사용하면 레이어의 인풋이 다른 레이어로 곧바로 건너 뛰는 short cut을 구성하고 있으며, 딥러닝 모델의 레이어를 깊이 쌓으면 발생하는 문제를 해결하기 위해, 잔차 함수 개념을 적용 하였으며, Resnet을 기반으로 이후에 나온 많은 모델들의 기반이 된 딥러닝 CNN 모델이다. 👉 특징 Resnet의 주요 특징은 short cut과 identity block을 구성이다. 아래 사진처럼 resnet 이전에는 output값 그대로 다음 노드의 input으로 입력 했지만, short cut 방식은 이전 layer output값을 conv layer로 거치지 않고 그대..

[Python] 디렉토리 내 이미지 파일 가져오기

✍ 디렉토리 내, 이미지 파일 가져와서 opencv를 통한 이미지 출력 1. 설정한 이미지 저장 경로 내, 이미지 가져오기 2. 디렉토리 내, 첫 번째부터 마지막까지 이미지 저장 경로 받아옴 3. opencv를 통한 경로 내 이미지 가져와서 변수에 저장 4. opencv를 통한 이미지 출력 / 0.001초 import cv2 as cv import os # image count cnt = 0 for i in os.listdir('test_data'): DATASET_PATH = os.path.realpath("test_data/") path = DATASET_PATH + "\\" + i img_color = cv.imread(path) print("image index : ", cnt) # image i..

[Python] - Coding Test / 6097 문제

✍ CodeUp 문제 / 출처 : Codeup 👉 Input → 👉 Output → 👉 Source Code h, w = map(int, input().split()) n = int(input()) grid = [list(0 for _ in range(w)) for _ in range(h)] for i in range(n): l , d, x, y = map(int, input().split()) x -= 1 y -= 1 # 가로 if d == 0: for j in range(l): grid[x][y + j] = 1 else: for j in range(l): grid[x + j][y] = 1 for i in range(h): print(*grid[i]) # * 연산자 사용하여 list 형태 없애고 1개씩..