Test: nvidia_deeplearningexamples_ssd 번역 #1
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Lee-JaeWon
reviewed
Jul 25, 2022
nvidia_deeplearningexamples_ssd.md
Outdated
|
|
||
| The main difference between this model and the one described in the paper is in the backbone. | ||
| Specifically, the VGG model is obsolete and is replaced by the ResNet-50 model. | ||
| 이 모델과 논문에 설명된 모델의 큰 차이점은 백본에 있습니다. 논문에서 사용한 VGG 모델은 더 이상 사용되지 않으며 ResNet-50 모델로 대체되었습니다. |
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튜토리얼 번역 규칙을 참고했는데, 백본(backbone) 처럼 백본 정도의 단어는 영어와 함께 작성하는 것이 도움이 될 것 같습니다.!
이 모델과 논문에 설명된 모델의 큰 차이점은 백본(backbone)에 있습니다. 논문에서 사용한 VGG 모델은 더 이상 사용되지 않으며 ResNet-50 모델로 대체되었습니다.
woodywarhol9
suggested changes
Jul 27, 2022
| [SSD: Single Shot MultiBox Detector](https://arxiv.org/abs/1512.02325) paper, which | ||
| describes SSD as “a method for detecting objects in images using a single deep neural network". | ||
| The input size is fixed to 300x300. | ||
| SSD300 모델은 "단일 심층 신경망을 사용하여 이미지에서 물체를 감지하는 방법"으로 설명 하는 [SSD: Single Shot MultiBox Detector](https://arxiv.org/abs/1512.02325) 논문을 기반으로 합니다. 입력 크기는 300x300으로 고정되어 있습니다. |
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SSD300은 "단일 심층 신경망을 사용하여 이미지에서 물체를 감지하는 방법"인 [SSD: Single Shot MultiBox Detector](https://arxiv.org/abs/1512.02325)에 기반한 모델입니다.
라고 번역하면 어떨까요??!
Lee-JaeWon
suggested changes
Jul 27, 2022
nvidia_deeplearningexamples_ssd.md
Outdated
| ```bash | ||
| pip install numpy scipy scikit-image matplotlib | ||
| ``` | ||
|
|
||
| Load an SSD model pretrained on COCO dataset, as well as a set of utility methods for convenient and comprehensive formatting of input and output of the model. | ||
| COCO 데이터 세트에 대해 사전에 학습된 SSD 모델과, 모델의 입력 및 출력에 대한 편리하고 포괄적인 형식 지정을 위한 유틸리티를 불러옵니다. |
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| 영문 | 한글 | 작성자 | 추가 설명 |
|---|---|---|---|
| dataset | 데이터셋 | 박정환 | 음차 표기 |
내용적인 문제는 아니지만 번역 문서를 참고했을 때 COCO 데이터셋이라고 하면 좋을 것 같습니다.
nvidia_deeplearningexamples_ssd.md
Outdated
| By default, raw output from SSD network per input image contains | ||
| 8732 boxes with localization and class probability distribution. | ||
| Let's filter this output to only get reasonable detections (confidence>40%) in a more comprehensive format. | ||
| 기본적으로 입력 이미지당 SSD 네트워크의 원시 출력에는 국소화 및 클래스 확률 분포가 있는 8732개의 상자가 포함됩니다. |
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'raw'를 원시라고 번역한 부분에 대해 더 나은 표현이 있을 것 같아 같이 이야기해보면 좋을 것 같습니다. 아직 가공되지 않은 과 비슷한 의미를 담아내면 좋을 것 같습니다.
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저도 저부분에 대해서 같이 이야기 하려고 했습니다!! 가공되기 이전의 또는 가공전의라는 단어가 더 나은거 같은데 어떤거같나요?
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[ ]을[x]로 변경해주세요.PR 설명
이 PR로 무엇이 달라지는지 대략적으로 알려주세요.
2주차 개인과제로 SSD.md 의 3문단 정도를 번역해서 PR 날려봅니다.