upsample_layer Upsample Layer란? Upsample Layer는 Feature Maps의 크기를 키우는 Layer입니다. upsample_layer.c forward_upsample_layer void forward_upsample_layer(const layer l, network net) { fill_cpu...

tree change_leaves void change_leaves(tree *t, char *leaf_list) { list *llist = get_paths(leaf_list); char **leaves = (char **)list_to_array(llist); int n = llist->size; int i,...

softmax_layer softmax란? 참조 : https://ratsgo.github.io/deep%20learning/2017/10/02/softmax/ 입력의 모든 합을 1로 만드는 함수 입니다. \[p_i = \frac{exp(x_i)}{\sum^{C}_{c=1} exp{x_c}}\] softmax는 역전파의 시작점...

shortcut_layer shortcut layer 란? ResNet에서 제안된 skip connection과 유사합니다. 잠시 출력을 저장하고 그 후에 layer의 출력과 합치는 작업에서 사용 됩니다. shortcut.c forward_shortcut_layer void forward_shortcut_layer(const layer l,...

route_layer forward_route_layer void forward_route_layer(const route_layer l, network net) { int i, j; int offset = 0; for(i = 0; i < l.n; ++i){ int index = l.input_layers[...

rnn_layer RNN Layer란? RNN (Recurrent Neural Network) Layer는 순환 신경망 모델 중 하나로, 입력 데이터의 순서와 상태 정보를 모델링하는 데에 적합한 모델입니다. RNN은 이전에 계산된 값을 다시 현재 계산에 활용하기 때문에 이전의 입력에 대한 정보를 기억하고 이를 다음 계산에 활용합니다. 이전 입력에 ...

reorg_layer forward_reorg_layer void forward_reorg_layer(const layer l, network net) { int i; if(l.flatten){ memcpy(l.output, net.input, l.outputs*l.batch*sizeof(float)); ...

region_layer forward_region_layer void forward_region_layer(const layer l, network net) { int i,j,b,t,n; memcpy(l.output, net.input, l.outputs*l.batch*sizeof(float)); memset(l.delta,...

parser_1 parser는 compiler, interpreter의 구성 요소 중 하나로 입력 token에 포함 된 자료 구조를 구성하고 문법을 검사합니다. darknet에서는 cfg로 네트워크의 구조를 구성하고 문법을 검사하는데 사용 됩니다. 매우 중요하고 잘 짜여진 알고리즘 입니다. 여기서 cfg파일은 모델의 구조를 담고 있는 파일입니다. ...

option_list read_data_cfg list *read_data_cfg(char *filename) { FILE *file = fopen(filename, "r"); if(file == 0) file_error(filename); char *line; int nu = 0; list *options = ...