Hanee's Town

시스템 파이썬이 아닌 아나콘다 가상환경에서 pip을 따로 사용하고 싶은 경우, conda create -n conda install pip pip install 로 실행하면 된다고 알려져 있다. 하지만 나는 아나콘다 가상환경에 pip을 따로 설치했는데도 자꾸 'pip show pip'을 해보면 Name: pip Version: 23.3.1 Summary: The PyPA recommended tool for installing Python packages. Home-page: https://pip.pypa.io/ Author: The pip developers Author-email: distutils-sig@python.org License: MIT Location: /home/ohsy0512/.loc..

1. Gradient Descent의 종류 Stochastic gradient descent -Update with the gradient computed from a single sample Mini-batch gradient descent -Update with the gradient computed from a subset of data Batch gradient descent -Update with the gradient computed from the whole data 경사하강법(Gradient Descent) 경사하강법은 비용함수를 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트하는 방법을 의미한다. 이때 비용함수란 데이터의 실제값과 모델의 예측값의 차이를 일컫는다. 학습률(Learning rate)은..

1. Neural Networks Neural networks are function approximators that stack affine transformations followed by nonlinear transformations 2. 최적화(Optimization) 일반화(Generalization) How well the learned model will behave on unseen data 즉, training 성능 대비 test 성능이 얼마나 좋은지를 나타내는 지표이므로 모델의 절대적인 성능을 의미하지는 않는다. 따라서 generalization performance가 좋다고 해서 무조건 좋은 모델이라고 할 수는 없다. 과적합(Overfitting) reference: Model Fit..

1. Fast Marching Method 1.1 참고 논문: KIMMEL, Ron; SETHIAN, James A. Computing geodesic paths on manifolds. Proceedings of the national academy of Sciences, 1998, 95.15: 8431-8435 1.2 주요 방법론 A. Triangulated domain에 적용할 수 있는 Fast Marching Method의 application을 제시함 B. The Fast Marching Method는 본질적으로 wavefront propagation 알고리즘임 C. 본 논문의 주요 아이디어는 전파를 upwind 방식으로 진행하여 mesh의 vertices에 새로운 거리 값을 생성하는 것임 I...

1. Introduction 1-1. Problem Statement '쓰레기 대란', '매립지 부족'과 같은 사회적 문제의 심각성이 날이 갈수록 높아지고 있다. 이를 해결하기 위해 사진을 통해 쓰레기를 검출하여 분류하는 모델을 탐구하여 올바를 분리수거 환경을 조성하는 것을 제안한다. 이와 더불어 우수한 성능의 모델은 쓰레기장에 설치되어 정확한 분리수거를 돕거나, 어린아이들의 분리수거 교육 등에 사용될 수 있다는 이점이 있다. 1-2. Competition Specifics Dataset format : COCO format dataset 전체 이미지 개수 : 9754 장 10 class : General trash, Paper, Paper pack, Metal, Glass, Plastic, Styrof..

1. 프로젝트 설명 1-1. 개요 COVID-19의 확산으로 우리나라는 물론 전 세계 사람들은 경제적, 생산적인 활동에 많은 제약을 가지게 되었습니다. 우리나라는 COVID-19 확산 방지를 위해 사회적 거리 두기를 단계적으로 시행하는 등의 많은 노력을 하고 있습니다. 과거 높은 사망률을 가진 사스(SARS)나 에볼라(Ebola)와는 달리 COVID-19의 치사율은 오히려 비교적 낮은 편에 속합니다. 그럼에도 불구하고, 이렇게 오랜 기간 동안 우리를 괴롭히고 있는 근본적인 이유는 바로 COVID-19의 강력한 전염력 때문입니다. 감염자의 입, 호흡기로부터 나오는 비말, 침 등으로 인해 다른 사람에게 쉽게 전파가 될 수 있기 때문에 감염 확산 방지를 위해 무엇보다 중요한 것은 모든 사람이 마스크로 코와 입..

오늘날 딥러닝은 엄청난 크기의 데이터를 다루고 있다. 만약 데이터를 학습시킬 때 하나의 GPU가 아닌 여러 개의 GPU를 활용한다면, 큰 성능적인 이점을 얻을 수 있을 것이다. 멀티 GPU에 학습을 분산하는 방법에는 두 가지가 있다. 모델을 나누는 방법 데이터를 나누는 방법 모델을 나누는 방법은 의외로 꽤 예전부터 활용해왔던 기법이다. CNN의 초기 모델인 AlexNet에서 사용되기도 했다. 하지만 모델의 병목, 파이프라인의 어려움 등으로 인해 모델 병렬화는 고난이도 과제에 속한다. Model Parallel class ModelParallelResNet50(ResNet): def __init__(self, *args, **kwargs): super(ModelParallelResNet50, self)._..

model.save() 학습의 결과를 저장하기 위한 함수 모델 architecture와 파라미터를 저장 모델 학습 중간 과정을 저장하여 최선의 결과모델을 선택할 수 있음 만들어진 모델을 외부 연구자와 공유하여 학습 재연성 향상 모델의 parameter만 save & load torch.save(model.state_dict(), os.path.join(MODEL_PATH, "model.pt")) new_model = TheModelClass() new_model.load_state_dict(torch.load(os.path.join(MODEL_PATH, "model.pt"))) 모델 architecture와 parameter를 함께 save&load torch.save(model, os.path.join..