HardNet 번역 #83
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HardNet 번역 #83
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|
큰 문제 없이 잘 번역된것 같습니다! |
zhoonit
reviewed
Sep 13, 2022
pytorch_vision_hardnet.md
Outdated
| w/ or w/o Depthwise Separable Conv respectively. | ||
| Their 1-crop error rates on imagenet dataset with pretrained models are listed below. | ||
| 아래에는 각각 깊이별 분리 가능한 Conv 레이어가 있거나 없는 39, 68, 85개의 레이어를 포함한 4가지 버전의 HardNet 모델이 있습니다. | ||
| 사전 훈련된 모델이 있는 ImageNet 데이터셋에서 1-crop 오류율은 아래에 나열되어 있습니다. |
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사전 훈련된 모델에 대해, 라고 번역하는것은어떨까요?
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문장이 조금 더 깔끔해질것 같습니다!
KyubumShin
reviewed
Sep 14, 2022
pytorch_vision_hardnet.md
Outdated
| import urllib | ||
| url, filename = ("https://github.com/pytorch/hub/raw/master/images/dog.jpg", "dog.jpg") | ||
| try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename) | ||
| except: urllib.request.urlretrieve(url, filename) | ||
| ``` | ||
|
|
||
| ```python | ||
| # sample execution (requires torchvision) | ||
| # 실행예시 (torchvision이 요구됩니다.) |
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본문과 맞춰서 . 이 없는게 더 깔끔할 것 같습니다!
pytorch_vision_hardnet.md
Outdated
| comparing to models with the same accuracy (except the two DS models that | ||
| were designed for comparing with MobileNet). | ||
| HardDNet(Harmonic DenseNet)은 낮은 메모리 트래픽을 가지는 CNN 모델로 빠르고 효율적입니다. | ||
| 기본 개념은 계산 비용과 메모리 접근 비용을 최소화하는 것입니다. 따라서 HardDNet 모델은 동일한 정확도를 가진 ResNet 모델에 비해 GPU에서 실행되는 속도가 35% 더 빠릅니다. (MobileNet과 비교하기 위해 설계된 두 DS 모델은 제외) |
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The basic concept is to minimize both computational cost and memory access cost at the same
time,
기본 개념은 계산 비용과 메모리 접근 비용을 최소화하는 것입니다.
이 부분에 at the same time을 살려서 동시에 나 한번에 등의 단어를 추가 하는 것은 어떤가요!
기본 개념은 계산 비용과 메모리 접근 비용을 동시에 최소화하는 것입니다.
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오 지적 감사합니다!! 반영하겠습니다
Taeyoung96
reviewed
Sep 14, 2022
pytorch_vision_hardnet.md
Outdated
| if torch.cuda.is_available(): | ||
| input_batch = input_batch.to('cuda') | ||
| model.to('cuda') | ||
|
|
||
| with torch.no_grad(): | ||
| output = model(input_batch) | ||
| # Tensor of shape 1000, with confidence scores over Imagenet's 1000 classes | ||
| # Imagnet의 1000개 클래스에 대한 신뢰도 점수를 가진 1000 형태의 텐서 출력 |
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Imagnet을 ImageNet으로 바꿔야 할 것 같습니다!
codingbowoo
requested changes
Sep 14, 2022
Co-authored-by: 장보우 Bowoo Jang <[email protected]>
Co-authored-by: 장보우 Bowoo Jang <[email protected]>
Taeyoung96
approved these changes
Sep 15, 2022
codingbowoo
approved these changes
Apr 2, 2023
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