프로젝트
1.Begin !
Temp Body
2.프로젝트 및 태스크 관리
관리 담벼락 프로젝트를 석사 학위 졸업 논문으로 채택했다. 프로젝트를 일정 및 태스크 단위 관리가 필요하다고 느껴져, 노션에서 제공하는 Sprint 플래닝 템플릿을 채택했다. 이걸로 나의 나태함을 극복할 수 있기를 바란다. (절대 불가) 프로젝트 관리는 4가지
3.논문 리뷰: Deep Floor Plan Recognition Using a Multi-Task Network with Room-Boundary-Guided Attention
Keywords A hierarchy of labels for the floor plan elements. Room-boundary-guided attention mechanism. Spatial Contextual Module. Cross-and-Within-Ta
4.구성도: Deep Floor Plan Recognition Using a Multi-Task Network with Room-Boundary-Guided Attention
전박적인 코드 및 구성 이해를 위해 글을 작성한다. 데이터셋 코드에서는 r3d.tfrecords 라벨은 Room Boundary 학습에 필요한 close_wall, close, wall, 그리고 Room Type 학습에 필요한 rooms 라벨로 구성된다.
5.TF1 -> TF2 네트워크 호환 작업 ! 그리고 다음 단계로 !!
(23.12.26) 원문 DeepFloorplan의 net.py의 코드를 최신화하여, TF2DeepFloorPlan에서 사용할 수 있도록 호환성 작업을 해보았다. 논문에서 원작자가 의도한 모델의 구조를 직관적으로 이해할 수 있다. 아래는, 모델의 전체 구조를 간략히 설
6.딥러닝 환경 설치
세팅할 서버에 알맞는 Python, cuDNN, CUDA, tensorflow를 설치해야 함우선 코랩에서는, 파이썬은 3.1, 텐서플로우는 2.12.0 이다. 현재 내 우분투 20.04의 파이썬 버전은 Python 3.8.10이다 우선 그래픽 드라이버를 설치해주었다.