문제 P[0], P[1], ...., P[N-1]은 0부터 N-1까지(포함)의 수를 한 번씩 포함하고 있는 수열이다. 수열 P를 길이가 N인 배열 A에 적용하면 길이가 N인 배열 B가 된다. 적용하는 방법은 B[P[i]] = A[i]이다. 배열 A가 주어졌을 때, 수열 P를 적용한 결과가 비내림차순이 되는 수열을 찾는 프로그램을 작성하시오. 비내림차순이란, 각각의 원소가 바로 앞에 있는 원소보다 크거나 같을 경우를 말한다. 만약 그러한 수열이 여러개라면 사전순으로 앞서는 것을 출력한다. 입력 첫째 줄에 배열 A의 크기 N이 주어진다. 둘째 줄에는 배열 A의 원소가 0번부터 차례대로 주어진다. N은 50보다 작거나 같은 자연수이고, 배열의 원소는 1,000보다 작거나 같은 자연수이다. 출력 첫째 줄에 비내..
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https://towardsdatascience.com/10-papers-you-must-read-for-deep-image-inpainting-2e41c589ced0 10 Papers You Must Read for Deep Image Inpainting Hello! This post can be regarded as a revision of deep image inpainting for my old friends and introductory deep image inpainting for… towardsdatascience.com Partial conv 논문 리뷰 https://labcontext.github.io/restoration/partialconv/ [고문서복원] Partial Convolu..
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Perceptron : 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘 각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다. 기본 수식 : y = wx + b 위 사진에서 우리는 y값을 만족하는 w, b값을 찾을 것이다. 우리는 원하는 출력값을 뽑아내는 w(weight 가중치), b(bias 편향) 값을 찾아야한다. 초기에는 이 값들이 랜덤하게 정해지게 된다. optimizer가 loss값을 보고 w, b값을 조정하는 과정의 반복을 통해 w, b값을 찾아낸다. 이것이 학습하는 과정이다. MLP perceptron layer가 여러 개 겹쳐..
Image Segmentation 이미지에서 픽셀 단위로 영역을 분리하는 것 Semantic segmentation 이미지의 각 픽셀이 어느 클래스에 속하는지 알아내는 것 대표적 모델 : FCN (Fully Convolution Networks) Instance segmentation semantic segmentation에서 한 발 더 나아가 같은 클래스의 객체들도 각각의 instance로 구분해내는 것. Semantic Segmentation https://bskyvision.com/491 semantic segmentation의 목적과 대표 알고리즘 FCN의 원리 요즘 semantic segmentation을 활용하는 연구를 하나 진행하고 있다. semantic segmentation, 이름만 봐서..
