Darknet ISEG의 class, embedding output, 90-slot truth mask와 instance mean delta를 따라 empty mask, class range, scale 실패 조건을 설명합니다.

Darknet image.c의 CHW index, view, copy 소유권, crop, resize, letterbox 좌표, 색 증강과 detection drawing 실패 조건을 설명합니다.

DarkNet CHW float image와 OpenCV HWC byte Mat의 layout, RGB/BGR, stride 변환, stream 속성, 빈 frame, 안전한 실패 처리를 설명합니다.

DarkNet im2col의 column shape, channel, kernel offset과 padding, stride index를 손계산하고 GEMM, col2im, workspace 실패 조건을 설명합니다.

DarkNet GRU의 U, W Connected 6개, update, reset, candidate와 time pointer를 따라 빈 CPU backward, state, 활성화 실패 조건을 설명합니다.

DarkNet GEMM의 M, N, K, TA, TB, lda, ldb, ldc와 ALPHA, BETA 누적을 손계산, 경계, alias, 성능 검증 기준으로 설명합니다.

DarkNet inverted dropout의 in-place forward, mask 재사용 backward, 확률 경계와 train flag, resize, 난수 재현성 실패 조건을 설명합니다.

DarkNet 구형 Detection Layer의 class, objectness, box 배열, background delta와 책임 box, sqrt, rescore, decode 경계 조건을 설명합니다.

DarkNet Demo의 3-slot capture, detect, display pipeline, 원시 출력 3-frame 평균, NMS와 지연, 초기 buffer, 종료 자원 문제를 설명합니다.

DarkNet Deconvolutional Layer의 출력식, GEMM, col2im 겹침, im2col backward와 workspace, delta, bilinear 초기화 실패 조건을 설명합니다.