01 딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
003. UNet: 데이터셋 전처리하기
세번째 실습은 'UNet 논문에 사용된 데이터셋을 받아 전처리하는 방법'입니다.
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딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
- 01딥러닝 강좌할껀데, 실습만 합니다
- 02논문 쓸껀데, 꿀팁만 모았습니다
001. MNIST classfier
002. 무료 GPU 플랫폼 Colab 사용기
003. UNet: 데이터셋 전처리하기
004. UNet 구조 구현하기
005. Data loader & transform 구현하기
006. UNet training 시키기
007. UNet testing 시키기
008. Code 최적화 & parser 추가하기
009. Image regression framework 구축하기 1부
010. Image regression framework 구축하기 2부
011. ResNet 1부: ResBlock & Pixel Shuffle
012. ResNet 2부: Image Regression & Colab Pretrained Results
013. DCGAN: 한방에 끝내기
014. pix2pix: 한 방에 끝내기
015. CycleGAN: 한방에 끝내기
(추후 추가 예정)
001. MATLAB에서 figure의 margin 없이 출력하기
002. Artifact images 생성하기
003. ParaView를 이용한 3D Rendering하기
004. Octave 프리웨어로 MATLAB 코드 실행하기
005. Python에서 C/C++과 CUDA C 호출하기
003. UNet: 데이터셋 전처리하기