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[번역] gRPC with Golang and Python 이 포스팅 python과 Golang으로 gRPC 통신을 하는 예제 튜토리얼입니다. 번역 상의 오류가 있을 수 있으니 참고하시기 바랍니다. 이번 포스팅에서는 gRPC를 사용하여 Golang과 Python 간의 통신을 생성하는 작은 애플리케이션은 만들기에 앞서 우선 gRPC에 대한 이해를 해야한다. gRPC는 Google의 Remote Procedure Call의 약자이며 원격으로 실행되는 코드를 호출하는 데 사용되는 오픈소스 RPC 프레임워크이다. gRPC는 많은 클라이언트가 중앙 서버에서 서비스를 요청하고 받는 클라이언트-서버 아키텍처를 사용한다. 이러한 방식으로 클라이언트와 서버는 환경과 독립적으로 서로 통신할 수 있다. gRPC는 구조화된 데이터를 직렬 화하기 위해 전송 프로토콜 버퍼(매우 작고 인..
[Diffusion] Image Retrieval SOTA 논문 & 코드 파악 이번 포스팅은 Image Retireval 분야에서 상위에 랭킹한 Offline Diffusion에 관한 코드를 파악하고 실행하는 포스팅입니다. Image Retrieval SOTA Image Retrieval on Oxf5k 분야에서 가장 상위에 rank하고 있는 Offline Diffusion Papers with Code - Oxf5k Leaderboard Papers with Code - Oxf5k Leaderboard The current state-of-the-art on Oxf5k is Offline Diffusion. See a full comparison of 5 papers with code. paperswithcode.com 가장 상위에 rank 한 방법의 논문과 깃허브를 참고하여 관..
[번역글] How to Apply Distance Metric Learning to Street-to-Shop Problem 이번 포스팅은 아래 article에 대한 내용을 번역한 포스팅입니다. 오역이 있을 수 있으니 참고하시며, 발견하시면 댓글 부탁드립니다:) How to Apply Distance Metric Learning to Street-to-Shop Problem 원문 페이지 링크 : https://medium.com/mlreview/how-to-apply-distance-metric-learning-for-street-to-shop-problem-d21247723d2a How to Apply Distance Metric Learning to Street-to-Shop Problem Let’s start with a definition of street-to-shop problem — identifying a fas..
Efficient Image Retrieval via Decoupling Diffusion into Online and Offline ProcessingAbstract 이번 포스팅은 diffusion에 관한 논문 번역 및 요약입니다. 번역 상의 오류가 있을 수 있으니 참고하시기 바랍니다. Efficient Image Retrieval via Decoupling Diffusion into Online and Offline ProcessingAbstract 논문 본문 링크 : https://arxiv.org/abs/1811.10907 Efficient Image Retrieval via Decoupling Diffusion into Online and Offline Processing Diffusion is commonly used as a ranking or re-ranking method in retrieval tasks to achieve higher retrieva..
[Sequence Modeling With CTC]번역글 본문 내용은 아래 링크 distill에서 작성 된 글을 번역 한 글입니다 Sequence Modeling With CTC https://distill.pub/2017/ctc/ Sequence Modeling with CTC A visual guide to Connectionist Temporal Classification, an algorithm used to train deep neural networks in speech recognition, handwriting recognition and other sequence problems. distill.pub CTC는 음성인식과 손글시 인식 그리고 다른 시퀀스 문제들에서 딥 뉴럴 네트워크를 훈련시키는데 사용되는 알고리즘이다. 그리고 아래 내용은 이에 ..
[Connectionist Temporal Classification]번역 글 CRNN모델에서 마지막에 loss를 계산할 때 ctc_loss를 사용하기 때문에 CTC 관련해서 어느 정도 알고 있어야 함 아래 내용은 위의 링크의 Medium에서 작성 된 글을 번역 한 글입니다. An Intuitive Explanation of Connectionist Temporal Classification https://towardsdatascience.com/intuitively-understanding-connectionist-temporal-classification-3797e43a86c An Intuitive Explanation of Connectionist Temporal Classification Text recognition with the Connectionist Temporal..
[논문번역] An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 머신러닝과 딥러닝을 공부하면서 읽게 되는 논문에 대한 정리 할 예정. 오역이 있을 수 있으니 발견시 피드백 부탁드립니다. Abstract 이미지를 기반으로 하는 시퀀스 인식은 오랜 기간 동안 컴퓨터 비전 분야에서 연구주제였습니다. 이번 논문에서 우리는 이미지 기반의 시퀀스 인식에서 가장 도전적이고 중요한 과제 중에 하나인 텍스트 인식에 대해 연구할 계획입니다. 특징 추출과 시퀀스 모델링을 통합시키고 하나의 통일된 프레임워크인 새로운 뉴럴 네트워크 구조를 제안합니다. 이전에 scene tex..