#21. Deformable Convolutional Networks

Tensorflow KR에서 진행하고 있는 논문읽기 모임 PR12에서 제가 deformable convolutional network에 대한 리뷰를 발표하였습니다. "고정된 형태의 convolution"을 깬 유연한 convolution으로의 진화에 대해 한번 들어보시죠. 더불어 object detection, semantic segmentation에 대한 다양한 "다음 읽을 논문"도 만나보실 수 있습니다. Spatial Transform Network (2014)를 포함해서요.

"Deformable Convolutional Networks",  J. Dai, H. Qi, Y. Xiong, Y. Li, G. Zhang, H. Hu, and Y. Wei, 2017.
[Link] https://arxiv.org/abs/1703.06211

[Slides] https://www.slideshare.net/TerryTaewoongUm/deformable-convolutional-network-2017

[비디오]

Deformable Convolutional Network (2017) from University of Waterloo

[슬라이드]

*  테리의 딥러닝 토크
[youtube] https://www.youtube.com/playlist?list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq 
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#20. 딥러닝 핫 키워드의 변화

딥러닝의 돌파구가 생긴 2012년의 AlexNet 이후, 딥러닝계에도 많은 트렌드의 변화가 있었습니다. 딥러닝 모델의 변화부터, 최적화 방법의 변화, 딥러닝 라이브러리의 변화 등등~

이러한 변화들을 "키워드 언급 추이" 변화를 통해 Andrej Karpathy가 분석을 했는데요, 그 내용을 여러분께 전달해 드립니다.

Andrej Karpathy의 미디엄 글 : https://medium.com/@karpathy/a-peek-at-trends-in-machine-learning-ab8a1085a106

[비디오]

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