반응형 블로그 글161 [CV] Object detection Fundamental image recognition tasks[Kirillov et al., CVPR 2019] - Semantic segmentation [instance recognition : X | semantic recognition : O] - Instance segmentation [instance recognition : O | semantic recognition : X] - Panoptic segmentation [instance recognition : O | semantic recognition : O] Further topic - Object detection [classification + Box localization] - OCR Traditional method (hand .. 2021. 9. 12. [MLOps] 리서치 코드의 품질 관리 본 문서의 모든 자료는 송호연 Chris 님의 인프런 강의 [머신러닝 엔지니어 실무] 를 요약한 것임을 밝힙니다. 강의 주제 : CI를 잘 세팅해서 리서치코드를 일정하게 유지하자. 01. 리서치 코드의 품질 문제 1. 개인 컴퓨터에 저장되어있는 코드들 2. 복사 붙여넣기로 인한 높은 빈도의 중복 코드 3. 재연 불가능한 연구결과 4. 수 많은 코드 악취, 품질이 굉장히 낮은 코드들 깨진 유리창의 법칙 : 하나의 창이 깨진채로 방치되기 시작하면 다른 유리창도 곧 깨지기 시작할 것 -> 한명의 낮은 품질의 코드 개발자가 있으면 다른 개발자들의 모든 코드에도 영향을 주기 시작함 #1 코드중복 -> 소프트웨어적 취약점이 있는 코드가 복사되면 개발자가 인지하지 못한 취약점이 지속적으로 프로잭트에 남아있게 된다. .. 2021. 9. 12. [CV] Semantic segmentation Sementic segmentation - A classification peoblem for each pixel - Not about classifications of instances. Fully Convolutional Networks(FCN)[Long et al., CVPR 2015] - the first end-to-end architecture for semantic segmentation - Convolution networks without a flatten layer(input resolution free) - 1x1 convolution : the same operation with fc layer for each spatial point. - low resolution of featu.. 2021. 9. 9. [CV] Image Classification 2 1 Going deeper with convolutions - The deeper model is the better model because of larger receptive fields. - The deeper model is the better model because of larger infomation capacity and non-linearity. - Is it real? -> harder to optimize (gradient vanishing, exploding, degradation problem) 2.1 GoogLeNet[Szegedy et al., CVPR 2015] - deeper and wider convolution architecture. - channelwise compr.. 2021. 9. 8. [PyTorch 삽질] pytorch tensoboard에서 hparams 기능 100% 활용하기 // 문제 상황 거두절미하고 우선 아래 링크를 보자. https://discuss.pytorch.org/t/how-to-add-graphs-to-hparams-in-tensorboard/109349/2 How to add graphs to hparams in tensorboard? Having dug a little deeper into torch.utils.tensorboard, I can’t seem to find how to use this functionality. However I can achieve it by modifying the SummaryWriter.add_hparams() function as such: def add_hparams(self, hparam_dict, metric_d.. 2021. 9. 8. [CV] 0. Computer Vision OT & 1. Image Classification 1 & 2. Annotation data efficient learning CV란? Computer Graphics는 익숙하다. Computer Vision이란 Computer Graphics의 반대되는 개념. 즉 CV는 Inverse Computer Graphics. AI, 인공지능이란 인공지능의 가장 좋은 reference는 인간. 인간은 어릴때 오감을 활용한 지각능력을 발달시키는 것을 지능의 시발점으로 삼는다. 시각을 통한 인지와 닮아있다. 실제 사물 -> Computer Vision -> Representation -> Rendering -> Computer Graphic CV에서 ML 과 DL 의 가장 큰 차이점 Feature extraction을 Classifier가 동시에 함으로 인간의 선입견이나 지각적 한계를 뛰어넘을 수 있다. Image Classificatio.. 2021. 9. 7. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 27 다음 반응형
