Yolo v7을 톺아보는 이유 yolo는 detection task에 자주 쓰이는 라이브러리임에도 불구하고 라이브러리에 대한 상세한 기능 설명이 공식 docs (https://docs.ultralytics.com)에도 자세히 기술되어 있지 않고,

다음과 같은 상황을 생각해보자. Attack or No Attack 두 가지만 표현할 수 있으면 된다. 즉, 0 or 1. 1비트면 가능하다. 만약, 동서남북 4개의 공격 방향을 추가로 더 알리고 싶다면 어떻게 될까?

모델의 성능을 측정할 때 코드에 꼭 들어가는 내용이 있다.with torch.no_grad()와 model.eval().

Object Detection 영상 인식보다 어려움. 물체가 몇개인지 어디에 있는지 classification 도 해야함. 무인차 운영에 단골로 등장하는 기술임. OCR 기술도 마찬가지. Two-stage Detector 딥러닝 전에 어떤 기술로 object d

이미지의 픽셀 단위로 classification개체를 따라 분류하는 것이 아님.

딥러닝은 데이터가 무조건 많이 필요함. 근데 모두 레이블 되어있는 거대 데이터를 얻기란 쉽지 않음.

사람은 지각을 통해 세상과 상호작용한다.

CVPR 2016

딥러닝에서 가장 기초가 되는 레고 블럭인 nn.module에 대해 다룬다.

9/19부터 Boostcamp 4기의 본격적인 일정이 시작되었다. 일주일동안 따라가느라 급급해서 정리를 제대로 하지 못했지만 느낀 점 위주로 정리하려고 한다.

3차 프로젝트 텍스트 데이터에 대해 검색 엔진 모듈, 분류 및 군집화 모델 구현을 목적으로 한다. 3차 프로젝트는 문서 검색 엔진과 문서 분류 및 군집화로 이루어져 있다.

2차 프로젝트 DB mining 및 Automated Recommendation System 구현을 목적으로 한다.

2021년 2학기 데이터 관리와 분석 전공 강의에서 진행하였던 프로젝트를 정리하고자 한다. 한 학기동안 DB에 대해서 이해하고 SQL을 통해 이를 다루는 법을 배웠다.

피보나치 수열과 더불어 가장 대표적인 재귀를 사용하는 문제이다. 핵심 아이디어와 코드도 매우 간단하고, 접해본지도 오래되었지만 완벽한 이해는 쉽지 않은 그런 문제이다.

23250번 하노이 탑 재귀를 획기적으로 줄이기

이 문제의 핵심은 재귀(recursion)로 반복되는 구조를 얼마나 잘 해체하는지에 있다.