반응형 블로그 글161 [DLTemplate] #3 github action과 codeclimate 일을 시작 하기 전에 먼저 깃헙을 확인한다. pull requests 를 확인한 다음 closed 를 보면 내가 이전의 작업을 끝내면서 어떤 메모를 남겼는지 확인 할 수 있다. 이런 작업들이 남아있다. 계속해서 branch를 확인하고 추적하는 작업이 상당히 귀찮다. 그럴때는 zsh를 이용해주도록 하는데 VScode는 어떤 쉘을 이용해서 작업을 시작할지 프로필에서 정해줄 수 있다. 터미널을 열고 왼쪽 위에 있는 저 부분을 설정해 주면 간단하게 기본 쉘을 zsh로 바꿔줄 수 있다. zsh와 oh-my-zsh 를 이용해서 현재 브랜치가 어디인지 나타내주는 테마를 적용했다. 테마 적용에 어려움이 있는 경우 VScode zsh 깨짐 등을 검색하면 해결할 수 있다. VScode 가 설치되어있는 로컬에서 해결해야하는.. 2021. 9. 23. [DLTemplate] #2 모듈의 패키지화 #1 에서 main이 아닌 브랜치에서 main이 아닌 브랜치로 push 하였으므로 merge를 요청하는 pull request가 와 있다. 간단하게 메모를 남기고 TODO까지 적어준다. 그리고 Merge해주면 merge가 정상적으로 되었고 브랜치를 삭제할 것이냐는 질문이 나온다. 이제 설계한 실험단위가 종료되었으므로 브랜치를 삭제한다. 브랜치가 정상적으로 삭제 되었다. 항상 코딩을 진행할 때는 1. 실험 단위 설계 2. 브랜치 생성 3. 실험 단위 진행 4. 단위 종료 5. push 6. pull request 작성 7. merge 후 브랜치 삭제 위의 과정을 거쳐야 하는 것을 잊지 말아야한다. 나도 자꾸 까먹는데 일단 하루에 하나씩은 꼭 브랜치를 만들어서 깃을 십분 활용하도록 하자. 브랜치를 즉각 확인.. 2021. 9. 21. [DLTemplate] #1 딥러닝 템플릿 만들기 시작 간단하게 리드미 정도를 포함한 깃헙 레포를 하나 만든다. 이 레포를 clone 하여 로컬에서 작업을 시작한다. 간단하게 MNIST 손글씨를 훈련하는 스크립트를 만들어서 이것으로 부터 각각 템플릿을 나눠서 구성해 보자. 먼저 브랜치를 하나 생성하고 브랜치 위에서 작업하도록 한다. 코딩을 시작하기전에 기본적으로 무엇을 코딩할지 정하고 그 행동의 단위가 끝나면 머지하는 습관이 반드시 필요하다. 브랜치를 만들면서 동시에 채크아웃 까지 진행했다. 이제 이 브랜치 위에서 간단한 MNIST 학습 모델을 구성한다. CV 계열에서 볼 때 학습은 크게 세가지로 분류할 수 있을 것이다. 첫번째는 분류문제에 대한 학습이고 두번째는 회귀문제에 대한 학습이고 세번째는 생성문제에 대한 학습이다. 여기서는 우선 분류문제에 특화된 탬.. 2021. 9. 20. [CV] Conditional GAN GAN 훈련 - MAE/MSE 의 경우 manifold를 학습하기 보다는 sample space에서 평균적인 점을 찾음 - 따라서 blurry한 영상을 얻게 됨 - GAN의 경우 sample space의 manifold를 찾기 때문에 더욱 선명하고 실재와 같은 data를 생성 가능 Pix2Pix [Isola et al., 2017] - semantic segment -> image 로 만드는 작업 - gray scale -> colorization - paired data가 필요 CycleGAN[Zhu et al., ICCV 2017] - paired data가 필요하지 않음 - Consistancy를 이용한 학습 - bidirection GAN loss + Cycle-consistancey loss를 .. 2021. 9. 19. [CV] Further topics of segmentation 더 진보된 segmentation, Instance segmentation Mask R-CNN[he et al., ICCV 2017] - RoI Align을 제안함 - Faster R-CNN + Mask branch(새롭게 제안) - 원하는 class의 수 만큼 channel을 가지는 마스크를 한번에 추론 YOLACT[Bolya et al., ICCV 2019] - Protonet을 통한 프로토타입, 마스크를 만들 수 있는 후보군을 추론 - 적은 수의 프로토타입의 선형결합으로 여러가지 디텍션을 만들어 내는 효과적인 구조 YolactEdge - Feature pyramid에서 발생하는 이전 frame의 feature map을 이후 frame의 feature map으로 전달 더 진보된 segmentation.. 2021. 9. 19. [CV] CNN Visualization 1 what is CNN Visualization? - CNN의 원리를 시각화 -> CNN은 어떻게 인간보다 뛰어날 수 있을까, 왜 어떨땐 잘 되고 어떨땐 잘 못할까? - Black box를 들여다 봄으로 원리를 이해해보자는 시도 -> debug tool과 같은 역할 가능 - 더 나아가서 성능을 더욱 끌어올리는 방법에 대한 연구 ZFNet[Zeiler and Fergus, ECCV 2014] - deconv를 이용한 feature map의 시각화 - low level feature와 high level feature가 구분되는 것을 볼 수 있음 Filter weight visualization - Filter visualization : conv 필터 자체를 그려보는 것 - Activation visua.. 2021. 9. 13. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 27 다음 반응형
