yolov5 의 detection.py코드를 보면 이러한 부분이 있다. import torch.backends.cudnn as cudnn . . . cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference 일정한 이미지 사이즈의 inference의 속도를 높이려면 True로 setting하라 torch.backends.cudnn.benchmark는 True/False로 설정할 수 있습니다. discuss.pytorch.org/t/what-does-torch-backends-cudnn-benchmark-do/5936/9 What does torch.backends.cudnn.benchmark do? I have a questio..

GAN을 깊게 공부하다가 DCGAN에서 Transposed Convolution이라는 것을 마주하게 되었다. 그러한 김에 여러가지 convolition 연산에 대해 정리해보기로 했음 :) 1. Strided Convolution padding없이 kernel이 지정된 stride에 맞게 이동하면서 conv연산을 진행해줌으로써 너비와 높이가 감소합니다. 2. Dilated Convolution Dilated Convolution은 Convolutional layer에 또 다른 파라미터인 dilation rate를 도입했습니다. dilation rate은 커널 사이의 간격을 정의합니다. dilation rate가 2인 3x3 커널은 9개의 파라미터를 사용하면서 5x5 커널과 동일한 시야(view)를 가집니다..

※ 본 카테고리의 글은 youtube Sung Kim 강좌, 책 및 다른자료들을 참고하여 작성되었습니다. ※ github: github.com/chaeyeongyoon/DeepLearning_basics chaeyeongyoon/DeepLearning_basics Contribute to chaeyeongyoon/DeepLearning_basics development by creating an account on GitHub. github.com 딥러닝 네트워크 모듈을 여러형태로 쌓아 구성할 수 있습니다. CNN은 다음 그림과 같이 이미지를 일부로 나누어 처리합니다. 즉 작은 영역에 집중하는 것입니다. 다음은 conv layer, ReLU layer을 간단히 설명한 그림입니다. pooling이란? sa..