Introduction 딥러닝, 혹은 객체검출(Object detection)을 학습을 진행하기위해서 데이터셋이 많이 필요하게 됩니다. 예전에 필요에 의해서 구글링 혹은 기타 자료를 통해 ImageNet 페이지를 확인하였는데 조금 더 간편하게 사용방법을 정리해두고자 블로그를 포스팅합니다. ImageNet Dataset Download IMageNet Link : http://image-net.org/index 위의 링크를 클릭하게 되면, 상위보이는 페이지에 접속하게 됩니다. (시간에 따라 UI변경될수도..) 요약 ImageNet은 단어(명사)에 따라 구성된 이미지 데이터베이스 각 단어(명사) 노느당 평균 500개가 넘는 이미지로 구성 됨 연구원, 교육자,학생 등 모두에게 유용한 자료가 되었으면 함 Sea..
Qucik, Draw! The Data Dataset Introduction Kanggle competitions에서 알게된 페이지(?) 였던거 같습니다. 오래된 자료를 다시 정리하려다보니 알게된 경로는 정확히 기억이 안나네요. 하지만, 흥미로운 것 중 하나는, 손(마우스)으로 그린 그림을 인식 하는 게임이 같이 제공되었습니다. 그림을 잘 그릴 수 있을지는 모르겠지만,,,, (캡쳐때문에.....발로그렸어요...) 사용자가 그림을 그리기 시작하면, 실시간으로 그림을 인식하여 단어를 출력합니다. (한글도 제공하네요~?) 이런한 비슷한 연구를 통해 3D공간에서 그린 그림도 실시간으로 인식하면 재미있는 연구가 아닐까 하네요. [kanggle] Competitions https://www.kaggle.com/c/..
Download of dataset tracking 관련 연구 및 논문을 검색을 하다가 알게된 Dataset이였던 것으로 기억합니다. (오래되서 가물가물).... Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability, https://github.com/alanlukezic/csr-dcf result demo, https://www.youtube.com/watch?v=Yl-grwGch_M Visual Tracker Benchmark, http://cvlab.hanyang.ac.kr/tracker_benchmark/datasets.html 각각의 데이터셋은 용량이 많지 않기 때문에 간략하게 Tracking 실험을 하기위해서 좋은 것 같..