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[CV] 2-Stages Detector

Object Detection = Localization + Classification→ 두 가지의 task를 분리하여 2 stage로 따로 수행Stage 1: 이미지 내에서 object가 있다고 판단되는 위치 찾기 (Region proposal)Stage 2: 각 위

약 12시간 전
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[CV] Transformer 이해

최근 computer vision domain에서도 transformer backbone이 주류Natural Language Processing (NLP)에서 생기는 문제점을 해결하기 위해 고안Long-term dependency기존 모델들은 sequence data를

2일 전
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[CV] EfficientNet

ResNet 이후 backbone 연구의 중요 한 축으로 wide & deep그 결과. CNN backbone의 이미지 이해 성능은 증가 했지만, parameter 크기가 커지고 속도가 느려짐성능은 좋지만, 속도가 빠르고 크기가 작은 모델에 대한 요구 증가일반적으로 효

2일 전
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[CV] Image Classification

Image Classification: 컴퓨터 비전 분야에서 대중적인 taskArchitecture: Backbone (CNN) + Classification head (FC Layer)backbone에서는 이미지에 대한 특징 추출 fc에서 이미지가 속할 가능성이 있

2024년 2월 4일
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[DL] 다양한 최적화 함수

모멘텀(Momentum), RMSProp, 그리고 Adam은 딥러닝에서 널리 사용되는 최적화 알고리즘.각 알고리즘은 기존의 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)을 개선하여 보다 효율적으로 최적의 매개변수를 찾음.기본 개념: 모

2024년 2월 1일
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AI Researcher 현직자 특강

업스테이지 악명의 7단계 Recruiting Process for Engineer/Developer Step 1 서류전형 | 자기소개서,이력서,포트폴리오 Step 2 알고리즘 코딩 테스트 Step 3 딥러닝 코딩 테스트 (for AIRE) Step 4 기술 인터뷰

2024년 2월 1일
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[CV] CV Backbone Overview

Neural Radiance Fields는 3차원 장면을 디지털로 재구성하는 데 사용되는 딥러닝 기반 기술MLP는 input layer → hidden layers → output layer로 구성Input layer의 neuron 개수는 tabular data의 fe

2024년 2월 1일
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[CV] CV Metrics

Classification Metrics: AccuracyPrecision / Recall Sensitivity / SpecificityF1 scoreAUC-ROC Detection Metrics:IoUPrecision / RecallAPmAPSegmentation M

2024년 2월 1일
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[CV] CNN Layer별 특징 탐구

Convolution Block: Convolution Layer → Batch normalization Layer → Activation LayerPooling Layer네트워크가 비전 태스크를 수행하는 데에 유용한 Feature들을 학습할 수 있도록 함Convolu

2024년 1월 31일
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[CV] CNN VS 고전 CV

Sobel Filter: 정해진 Sobel Kernel을 통해 x 방향과 y 방향으로 변화율을 계산하여 엣지를 검출하게 되며, 학습 가능하지 않음.CNN = Convolutional Neural NetworkConvolution Filter: 현대에 들어서는 Convo

2024년 1월 31일
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[CV] VGG

ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge WinnersSmall Filters, Deeper Networks3x3 conv 세 개가 7x7 conv 하나와 비슷한 효과 (=effective receptive field)또

2024년 1월 30일
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[CV] AlexNet

ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge winners Convolution - Pooling - Batch Normalization의 구조ReLU가 가장 좋은 성능을 보여 도입 !Overlapping Pooling을 했

2024년 1월 30일
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[CV] CNN 개념

Convolutional Neural Network Convolution Layer: 네트워크가 비전 태스크를 수행하는 데에 유용한 Feature들을 학습할 수 있도록 함 : 비전 분야의 대표적인 Backbone Activation Function: 네트워크에 비선형

2024년 1월 29일
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[CV] 컴퓨터 비전 모델 구조

Backbone은 이미지에서 중요한 Feature를 추출(extract)할 수 있도록 훈련됨Backbone의 역할은 주어진 비전 태스크를 잘 수행할 수 있는 압축된 Visual Feature를 산출하는 것이미지나 비디오에서 고차원의 특징을 추출하는 데 사용되는 신경망의

2024년 1월 29일
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[CV] 고전 CV: Contour Detection

Contour: 같은 색깔 및 intensity를 가지는 연속적인 경계점들로 이루어진 curve고전 컴퓨터 비전을 활용하여 raw image에서 객체의 contour를 추출딥러닝 모델 사용 X딥러닝 모델 학습을 위한 데이터 가공 시 활용 가능 Edge detection

2024년 1월 29일
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[CV] 고전 CV: Morphological Transform

고전 컴퓨터 비전 고전 컴퓨터 비전: 규칙 기반의 이미지 처리 알고리즘 (e.g. OpenCV) 딥러닝: 데이터 학습 기반의 이미지 처리 딥러닝으로 해결하기 어려운 문제에 활용 (e.g. 로보틱스, 가상현실) 딥러닝 모델의 결과의 후처리 딥러닝 모델 없이 데이터를

2024년 1월 29일
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[ML] 시계열 데이터의 처리

시계열 데이터시간 순서로 관측된 일련의 데이터. 일반적으로 동일한 시간간격마다 측정된 값들의 시퀀스.매일 아침 9시 서울의 기온순차적 데이터어떠한 순서를 가지는 데이터로, 순서가 바뀌면 의미를 잃는다.텍스트 데이터유전체(DNA) 데이터시계열 데이터 전체를 포함시간에 따

2024년 1월 28일
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[ML] 다양한 데이터 분할 방법

평가 데이터나 검증 데이터가 원본 데이터를 잘 반영하지 못한다면?모델의 학습과 실험이 올바르게 진행되지 않음검증 데이터와 평가 데이터의 분포가 다르거나 서로 다른 패턴을 보유하고 있을 경우,학습 데이터를 올바르게 검증해도 평가 데이터에 대해서는 성능이 좋지 않은 결과따

2024년 1월 21일
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[ML] Feature Selection

학습에 필요한 변수를 중요도에 따라 선택하는 과정 (=모델 학습에 불필요한 변수를 생략하는 과정) → 변수의 중요도를 어떻게 정의하고, 평가할지에 따라 방법론이 나뉨변수 선택을 시행하는 이유차원의 저주 (Curse of Dimensionality) 해소 : 모델의 복잡

2024년 1월 17일
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[ML] 카테고리와 기타변수 다루기

비대칭(Right-Skewed)된 임의의 분포를 정규분포에 가깝게 전환시키는데 도움데이터의 정규성은 모델(회귀)의 성능을 향상시키는데 도움데이터의 스케일을 작게 만들어 데이터 간의 편차를 줄이는 효과데이터의 이상치 완화에도 효율적이지만 0이나 음수 적용 불가능 변수에

2024년 1월 16일
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