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인공지능 꿈나무
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[부스트캠프 AI tech Product Serving] week18 (2022.05.18) Streamlit

Voila의 장점: 노트북에서 쉽게 효율적으로 프로토타입을 만들 수 있음. 단, 레이아웃잡기는 어려움다른 조직의 도움없이 빠르게 웹 서비스를 만드는 방법데이터 분석가가 웹 서비스를 작업하는 FLOWStreamlit의 대안 1) R의 Shiny 2) Flask,

2022년 5월 18일
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[부스트캠프 AI tech Product Serving] week18 (2022.05.18) Voila, ipywidget

Voila > 간단한 대시보드 구축 모델을 개발한 후 사람들과 테스트할 수 있는 프로토타입을 만들 때 사용

2022년 5월 17일
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[부스트캠프 AI tech Product Serving] week18 (2022.05.17) Model Serving

Production(real world)환경에 모델을 사용할 수 있도록 배포하는 것머신러닝모델 -> 현실세계 사용=서비스화input에 대해 output을 반환크게 아래와 같은 serving이 존재 1) Online serving 2) Batch serving

2022년 5월 17일
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[Review]Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation

CVPR 2021에서 발표된 논문 github 1. Introduction > 기존의 semantic segmentation 모델들은 contextual information in high-level feature에 집중했다. :high-level layer만을

2022년 5월 9일
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[부스트캠프 AI tech Segmentation] week16 (2022.05.02)

AvgPooling부분이 사라지고, 4가지 dilated conv를 가지는 branch형태로 바뀜ASPP: Atrous Spatial Pyramid Poolingdilation rate가 작은 layer은 상대적으로 작은 object에 집중하고, dilation rat

2022년 5월 2일
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[부스트캠프 AI tech Segmentation] week15 (2022.04.28)

1. FCN의 한계점 > 1. 객체의 크기가 크거나 작은경우 예측을 잘하지 못하는 문제 큰 object의 경우 지역적인(local) 정보만으로 예측 같은 Object여도 다르게 labeling 작은 object 무시 2. object의 디테일한 모습이 사

2022년 4월 29일
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Transposed Convolution shape 계산하는법

FCN에서 Transposed conv를 사용해 32배, 16배, 8배로 Upscaling해주는 연산이 어떻게 딱딱 n배로 떨어지는지 이해가 가지않아 직접 그림을 그리고 점화식(?)을 도출해 보았다.편의를 위해 1차원의 그림으로 표현하였다input의 크기 w를 2, k

2022년 4월 29일
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[conda] 가상환경 삭제하기

서버저장을 위해 디렉토리를 정리해도 사용되고 있는 용량이 많은 경우가 있다.이럴 경우 conda 가상환경이 차지하고 있는 용량을 확인해봐야한다.단순히 가상환경만 삭제하면 용량은 거의 유지되기 때문에 안쓰는 패키지까지 정리해주어야 디스크공간에 여유가 생긴다.가상환경을 삭

2022년 4월 20일
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[git] vscode에서 github 자동 로그인 안될때

vscode에서 이미 repository로 사용중인 디렉토리의 상위 디렉토리에서 git init을 선언했더니 vscode에서 github 자동 로그인이 풀려버렸다.기존 repository나 새로운 repository에서 push나 pull을 하려고 하니 로그인하라는 텍

2022년 4월 18일
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[Review] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE (ViT)

ViT이전에 computer vision에서 attention 구조는 실용적으로 좋은 성능을 내지 못했음Transformer구조에 영감을받아 1) image를 patch로 쪼개고2) patch들의 sequence를 모델의 input으로 사용하는 구조를 고안했다고함.여기

2022년 4월 17일
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[conda / JupyterLab] JupyterLab에 가상환경 세팅하기

JupyterLab에서는 conda 가상 환경은 따로 설정을 해주어야 JupyterLab에서 사용할 수 있다.환경이름: conda 가상환경의 이름커널이름: JupyterLab상에서 보여질 이름JupyterLab에서 꼭 Kernel > Restart kernel을 눌러주

2022년 4월 17일
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[Linux] linux에서 Matplotlib 한글폰트 설정하기

참고블로그새로운 환경에서 matplotlib을 쓰려면 한글폰트가 없어 매번 설정을 해줘야하기 때문에 매우 귀찮다.나중에 또 여러 블로그를 찾는 일을 하지 않기 위해 정리를 하였다.위의 코드를 입력하면 matplotlib의 경로를 알 수 있다./usr/share/font

2022년 4월 15일
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[Linux] gpu 사용량 확인하기

모델링시 gpu가 제대로 동작하는지, 사용량이 얼마나 되는지 확인하기 위해 주로 사용한다.위의 코드를 실행하면 0.5초마다 갱신되는 실시간 gpu사용량을 확인할 수 있다.tmux의 window에서 실행시켜두고 필요할 때마다 확인하면 편리하다(코드를 외우지 않아도 된다.

2022년 4월 15일
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[git] git add/commit 취소, 변경, 하기

Staging Area에 add한 파일들을 제거하고 싶을 때 사용한다.위 명령어를 통해 Staging area 상태에 있는 파일을 unstaged 상태로 변경할 수 있다.파일명을 안 붙일 경우 전체 파일이 unstaged 상태로 변경된다.1) commit을 취소하고 s

2022년 4월 15일
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[Linux] 용량확인

모델을 돌리다 보면 가끔 pth 파일 때문에 서버용량이 꽉찰 때가 있어 주기적으로 확인하는 것이 좋다.간혹 용량이 꽉찼을 때나 파일이 정상적인지 확인하기 위해 사용한다.du -a를 사용하면 모든 서브디렉토리의 용량이 다 뜨기 때문에 du -sh \*를 추천

2022년 4월 15일
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[부스트캠프 AI tech 데이터제작] week13 (2022.04.15)

오픈소스 annotation 툴이 크게 3종류가 있다고 한다. 프로젝트 시 사용할 일이 있을 것 같아 강의 내용을 정리해보았다.장점: 1) 설치가 용이 2) python으로 작성되어 있어, 기능 추가가 가능 3) polygon, circle, rectangle,

2022년 4월 15일
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[Review] Transformer: Attention Is All You Need

github기존 RNN이나 일부만 attention을 사용하던 구조에서 전체적으로 attention만을 사용한 구조로 등장하여 기존 모델 대비 높은 성능을 보여주었다.연산량을 줄이기 위해 고안된 convolution기반의ConvS2S나 ByteNet의 연산량은 inpu

2022년 4월 13일
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[부스트캠프 AI tech Det] week11 (2022.04.01)

1. Cascade RCNN 1.1 motivation > IoU threshold를 몇으로 두냐에 따라 object detection 결과가 달라진다. 실험을 위해 IoU threshold(u)를 0.5, 0.6, 0.7로 설정한 후 RPN를 통과한 IoU와 Head를 통과한 IoU를 비교하였다고 한다. 그 결과 1) input IoU가 낮을 때에는...

2022년 4월 1일
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[Review] ConvNeXt - A ConvNet for the 2020s

Code vanilla ViT는 일반적인 컴퓨터비전에서 성능이 좋지 않지만 Hierarchical Transformers인 Swin Transformers는 좋은 성능을 보여준다이 논문에서는 기존 Conv layer구조의 모델을 ConvNext 구조로 변경만 했다.C

2022년 3월 27일
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