image_opencv image_to_ipl #ifdef OPENCV using namespace cv; extern "C" { IplImage *image_to_ipl(image im) { int x,y,c; IplImage *disp = cvCreateImage(cvSize(im.w,im.h), IPL_DEPTH_8U, i...

im2col 이미지를 columns으로 변환해주는 것을 말합니다. im2col_get_pixel float im2col_get_pixel(float *im, int height, int width, int channels, int row, int col, int channel, int pad) {...

gru_layer GRU layer 란? GRU (Gated Recurrent Unit) 레이어는 반복 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류로, 긴 시퀀스를 처리하는 데에 사용됩니다. GRU는 기본적으로 LSTM (Long Short-Term Memory)과 유사한 아이디어를 기반으로 하고 있습니다. LSTM...

gemm GEMM 이란? 참고 자료 : https://petewarden.com/2015/04/20/why-gemm-is-at-the-heart-of-deep-learning/ General Matrix to Matrix Multiplication 1979년에 만들어진 BLAS 라이브러리의 일부 입니다. 두개의 입력 행렬을 곱해서 출...

dropout_layer Dropout Layer란? Dropout Layer는 딥러닝에서 오버피팅을 방지하기 위한 regularization 기법 중 하나입니다. 이 레이어는 학습 중에 일부 뉴런을 무작위로 선택하여 출력을 0으로 만드는 과정을 수행합니다. 이렇게 함으로써 네트워크가 특정 뉴런에 과도하게 의존하지 않도록 하고, 뉴런의 가중치가 전...

detection_layer forward_detection_layer void forward_detection_layer(const detection_layer l, network net) { int locations = l.side*l.side; int i,j; memcpy(l.output, net.input, l.outp...

demo parameter #define DEMO 1 #ifdef OPENCV static char **demo_names; static image **demo_alphabet; static int demo_classes; static network *net; static image buff [3]; static image buff_lette...

deconvolutional_layer Deconvolutional Layer 란? deconvolution은 convolution을 반대로 연산합니다. 기존의 convolution은 입력 특징맵과 필터를 컨볼루션 연산하여 출력 특징맵을 생성합니다. 이로인해 특징맵의 크기는 줄어듭니다. deconvolution은 이와 반대로 특징맵의 크기를 증가...

data get_paths pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER; list *get_paths(char *filename) { char *path; FILE *file = fopen(filename, "r"); if(!file) file_error(filename); ...

crop_layer input(image, feature map)을 crop하기 위한 layer입니다. get_crop_image image get_crop_image(crop_layer l) { int h = l.out_h; int w = l.out_w; int c = l.out_c; return float_to_i...