반응형 분류 전체보기35 [논문 구현]Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(FCN) https://github.com/327aem/paper_review/tree/main/Segmentation GitHub - 327aem/paper_review: 논문 리뷰/구현 논문 리뷰/구현. Contribute to 327aem/paper_review development by creating an account on GitHub. github.com import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models class FCN16(nn.Module): def __init__(self,model,hidden =64,kernel_size=3,padding = 1, num_classes = 21): super(FCN16,self).__.. 2022. 3. 16. [논문 리뷰]Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(FCN, Segmentation 분야) Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation(FCN) https://arxiv.org/abs/1411.4038 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation Convolutional networks are powerful visual models that yield hierarchies of features. We show that convolutional networks by themselves, trained end-to-end, pixels-to-pixels, exceed the state-of-the-art in semantic segmentation. Our key insight is to .. 2022. 3. 16. [NLP] 레스크 알고리즘(Lesk Algorithm) 단어 중의성 해소 알고리즘 중 하나 해당하는 단어에 대한 사전(워드넷)의 설명과 주어진 문장 내에 등장한 단어의 사전에서 설명 사이의 유사도를 구한다 이때 유사도는 겹치는 단어의 개수를 구하는 방법을 사용하고, 가장 유사도가 높은 의미 선택 In [ ]: import nltk from nltk.corpus import wordnet as wn for ss in wn.synsets('bass'): print(ss, ss.definition()) Synset('bass.n.01') the lowest part of the musical range Synset('bass.n.02') the lowest part in polyphonic music Synset('bass.n.03') an adult male s.. 2022. 2. 26. 이전 1 ··· 6 7 8 9 다음 반응형
