라온 피플 - 개념부터 최신 논문 동향

https://laonple.blog.me/220463627091

모두의 연구소 - 논문 세미나 자료

http://www.whydsp.org/category/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D%EC%97%B0%EA%B5%AC%EC%8B%A4

AI Korea - 블로그, 자료모음

http://aikorea.org/blog/awesome/

Understanding LSTM Networks - RNN, LSTM 개념 설명

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/

<annotation>
    <folder>OXIIIT</folder>
    <filename>american_bulldog_137.jpg</filename>
    <source>
        <database>OXFORD-IIIT Pet Dataset</database>
        <annotation>OXIIIT</annotation>
        <image>flickr</image>
    </source>
    <size>
        <width>500</width>
        <height>333</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <segmented>0</segmented>
    <object>
        <name>dog</name>
        <pose>Frontal</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <occluded>0</occluded>
        <bndbox>
            <xmin>225</xmin>
            <ymin>80</ymin>
            <xmax>315</xmax>
            <ymax>170</ymax>
        </bndbox>
        <difficult>0</difficult>
    </object>
</annotation>


2017.06.15 구글에서 텐서플로우로 구현한 Object Detection 코드를 공개하였다.

Detection Model은 아래 다섯 종류 중에 선택하여 사용할 수 있다.

  • Single Shot Multibox Detector (SSD) with MobileNet,
  • SSD with Inception V2,
  • Region-Based Fully Convolutional Networks (R-FCN) with Resnet 101,
  • Faster RCNN with Resnet 101,
  • Faster RCNN with Inception Resnet v2


[ 깃허브 주소] https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection



 Tensorflow - How to use Inception model


1. tensorflow 폴더에 소스 코드 복사하기

 cd /tensorflow

git clone https://github.com/tensorflow/models


2. 파이썬 경로에 nets 경로 추가

export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/tensorflow/models/slim"


3. inception_resnet_test 파일 실행

 cd /tensorflow/models/slim/nets

python inception_resnet_v2_test.py




1. 개발도구 및 라이브러리 설치

yum groupinstall -y "Development tools"


2. EPEL Repository 추가, pip 설치

yum install -y epel-release

yum install -y python-pip


3. tensorflow 설치 (GPU용은 별도 문서 참고)

pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl 


출처: http://lux.cuenet.kr/100 [(주)큐넷]

Computer Machine Learning Conferences List


Machine Learning Conferences


● ICML (International Conference on Machine Learning)

- 머신러닝 국제학회

- 2017 컨퍼런스 https://2017.icml.cc/


● NIPS (Neural Information Processing Systems)

- 신경세포 정보 처리 시스템 학회

- 2017 컨퍼런스 https://nips.cc/


Computer Vision and Image Processing Conferences


● CVPR (IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)

- 세계 최대 ‘컴퓨터 비전 및 패턴 인식’ 컨퍼런스

- 2017 컨퍼런스 http://cvpr2017.thecvf.com/program/main_conference


● ICCV (International Conference on Computer Vision)

- 컴퓨터 비전 컨퍼런스

- 2017 컨퍼런스 http://iccv2017.thecvf.com/


Data Mining Conferences


● KDD (SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)

- 세계 최대 '데이터 사이언스' 컨퍼런스

- 2017 컨퍼런스 http://www.kdd.org/kdd2017/program


 ● WSDM (ACM Conference on Web Search and Data Mining)

- 웹 검색과 데이터 마이닝 컨퍼런스

- 2017 컨퍼런스 http://www.wsdm-conference.org/2017/accepted-papers/


 ●  ICDM (The IEEE International Conference on Data Mining)

- 데이터 마이닝 컨퍼런스

- 2017 컨퍼런스 http://www.wikicfp.com/cfp/servlet/event.showcfp?eventid=60171&copyownerid=70798


 ●  AAAI (Conference on Artificial Intelligence)

- 인공지능 관련 컨퍼런스

- 2017 논문 http://www.aaai.org/Conferences/AAAI/2017/aaai17call.php


Information Retrieval Conferences


● SIGIR (Special Interest Group on IR, 시그아이알)

- 정보검색(Information Retrieval) 분야 대표 학회

- 2017 컨퍼런스 http://sigir.org/sigir2017/program/sirip/


● CIKM (ACM International Conference on Information and Knowledge Management)

- 정보와 지식 관리 컨퍼런스

- 2017 컨퍼런스 http://cikm2017.org/


● RecSys (ACM Recommender Systems Conference)

- 추천 시스템 전문 학회

- 2017 컨퍼런스 https://recsys.acm.org/recsys17/program/


- Reference

다크프로그래머 - http://darkpgmr.tistory.com/156

라미 - [동기부여] 2017년도 학회 모음

MNIST GRAPHS


- MNIST 데이터셋 불러오는 소스 코드 


- 글자 이미지 png 파일로 저장하는 코드


- 결과 (mnist1_3.png)



- Reference

[TENSOR-FLOW-MNIST-인식하기]

http://yujuwon.tistory.com/entry/TENSOR-FLOW-MNIST-%EC%9D%B8%EC%8B%9D%ED%95%98%EA%B8%B0

+ Recent posts