안녕하세요. WB LOS/NLOS Classification Using Deep Learning Method(1)에서 UWB CIR Dataset을 생성하였다면, 2편으로 논문에서 제시한 CNN_LSTM 네트워크를 약간 변형하여 구성하겠습니다. coding-yoon.tistory.com/138 [무선 통신] UWB LOS/NLOS Classification Using Deep Learning Method (1) 안녕하세요. 오늘은 Indoor Positioning에서 [cm]단위의 오차를 내는 UWB 관련 논문에 이야기하겠습니다. coding-yoon.tistory.com/136?category=910542 [무선 통신] Bluetooth Low Energy(BLE) 1. Physical Layer.. ..

글의 가독성을 위해 아래 링크에 다시 정리함. https://blog.naver.com/younjung1996/223413266165 [딥러닝] Depth-wise Separable Convolution Depth-wise Separable Convolution은 합성곱 신경망(CNN:Convolution Neural Network)의 효율성과... blog.naver.com 안녕하세요. 오늘은 CNN에서 Depth-wise Separable Convolution에 대해 이야기해보겠습니다. Depth-wise separable Convolution을 가장 잘 표현한 그림이라고 생각합니다. 하지만 CNN에 대해 자세한 이해가 없으면 이 그림을 보더라도 이해가 잘 가지 않습니다. 위 그림을 이해하기 위해서는..

안녕하세요. 오늘은 Deep Learning 분야에서 CNN의 BottleNeck구조에 대해 알아보겠습니다. 대표적으로 ResNet에서 BottleNeck을 사용했습니다. ResNet에서 왼쪽은 BottleNeck 구조를 사용하지 않았고, 오른쪽은 BottleNeck 구조를 사용했습니다. BottleNeck을 설명하기 전, Convolution의 Parameters을 계산할 줄 알아야 합니다. 이 부분은 다른 글에서 자세히 설명하겠습니다. Convolution Parameters = Kernel Size x Kernel Size x Input Channel x Output Channel BottleNeck의 핵심은 1x1 Convolution입니다. ( Pointwise Convolution 이라고도 합..