Resnext translation #11
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petanerd
approved these changes
Jul 29, 2022
| @@ -83,18 +83,18 @@ for i in range(top5_prob.size(0)): | |||
| print(categories[top5_catid[i]], top5_prob[i].item()) | |||
| ``` | |||
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| ### Model Description | |||
| ### 모델 설명 | |||
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| Resnext 모델은 논문 [Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks]에서 제안되었습니다. (https://arxiv.org/abs/1611.05431). | |||
| 이중 두가지 버전의 모델 성능은 아래와 같습니다. 각 모델의 레이어 개수는 각 50, 101개입니다. | |||
| resnet50과 resnext50의 아키텍처 차이는 논문의 Table 1을 참고하십시오. | |||
| ImageNet 데이터셋에 대한 사전훈련된 모델의 에러(성능)은 아래 표와 같습니다. | |||
There was a problem hiding this comment.
모델 설명의 본문에서는 '에러', 해당 내용을 가르키는 아래 표에서는 '오류'로 작성 되어있습니다.
외래어 표기법 등에 따라 둘 중에 하나로 통일하는 것이 좋지 않을까 생각 됩니다 :)
yh00214
reviewed
Jul 30, 2022
Comment on lines
21
to
23
| 모든 사전훈련된 모델은 입력 이미지가 같은 방식으로 정규화되었다고 가정합니다. | ||
| 즉, 미니배치(mini-batch)의 3채널 RGB 이미지들은 `(3 x H x W)`의 shape을 가지며, `H`와 `W`는 최소 `224`이상이어야 하며, 각 이미지들은 `[0, 1]`의 범위에서 로드되어야 하며, 그 다음 `mean = [0.485, 0.456, 0.406]` 과 `std = [0.229, 0.224, 0.225]`를 이용해 정규화되어야 합니다. | ||
| 아래 예시 코드가 있습니다. |
There was a problem hiding this comment.
- 22번째 줄 문장이 원문에서 두 문장으로 된 것을 합친 것으로 보입니다. TRANSLATION_GUIDE에 의거하여 문장 단위는 가급적 유지할 수 있도록, 문장을 두 문장으로 나누는 편이 좋을 것 같습니다.
- 22번째 줄의 '각 이미지들은
[0, 1]의 범위에서 로드되어야 하며'의 경우, 기존 다른 문서의 PR에서 로드되어야 한다는 말의 의미를 설명하는 게 좋겠단 리뷰를 받아들여 해당 부분의 설명을 추가한 사례가 있습니다. 현재 문서에도 해당 내용을 추가해도 좋을 것 같다고 생각합니다.
PyTorchKorea/hub-kr@df0adb6
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