코린이의 공부일기

Semantic Segmentation 이란 무엇일까? 물체를 픽셀 단위로 분류하는 방식 주의할 점 : 같은 class이지만 다른 물체라면 구분하지 않는다.(같은 색) instance segmentation :같은 class여도 다른 물체라면 구분하는 방식 그렇다면 semantic segmentation은 어디에 사용될까? 영상에 대한 전면적인 컨텐츠를 이해하기 위해 사용한다. 영상을 편집하는데에 필수적인 기술이라고도 할 수 있다. 왜냐하면 semantic segmentation을 이용해 object detection을 통해 선별하여 편집을 진행할 수 있기 때문이다. Semantic segmentation architectures 1. Fully Convolutional Networks (FCN) 입력 ..

AI 란 ? 사람의 지능을 컴퓨터 시스템으로 구현하는 것 그 지능은 어디까지 일까? 기억과 이해 및 사고능력, 인지능력 등 넓은영역을 다룸. 그렇다면 computer vision과 사람의 시각은 어떤 연관성이 있을까? *사람이 사용하는 오감 중 시각에 가장 많이 의존함. 1. 사람의 관점 2. 컴퓨터 관점 1. Computer Graphics (Rendering) 도출된 정보를 통해서 2D이미지를 Drawing하는 것 2. Computer Vision(Inverse rendering) 1번과 반대로 어떠한 이미지의 정보를 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보로 가져오는 것 Computer vision으로 어떻게 사람의 시각 인지능력을 구현할까 ? 기본적인 single layer neural network 의 예시..

드디어 Team competition이 종료 : -) 모두 수고 많았습니다 (◍•ᴗ•◍)❤ - Level 1 대회 주제 - Image Classification - 대회 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..

오늘은 회고로 집중된 나의 첫 2021- 08 -31 Team Competition ! 1,2일 차 회고록 나는 P stage을 하기 전 솔직히 개인 Competition이 더 힘들 것 같다라는 생각을 했는데 반대로 나는 팀 Competition이 훠얼 씬 힘들었다, 그치만 정말 많이 배울 수 있었다. 그 이유는 , 팀에서 제일 성능이 좋고 깔끔하게 짠 코드를 베이스코드로 정하고 거기서 팀원 다 같이 성능을 높히는 방향으로 정했다. 그리고 github에서 pull하고 push하며 협업 하기로했는데..! 난 지금까지 사실 파이썬을 주피터노트북에서만 사용해봐서 vs code는 사실 하나도 몰랐다.. 게다가 개인 Competition 때 주피터랩으로만 실험을 한 상태였다. Vs code는 U stage에서 약..

이전에 모델링하는 법을 배웠다면 이번엔 만들어진 모델들을 비교해보며 각각의 특징들을 보고 나은 점을 조합하여 더 나은 모델을 만들 수 있지 않을까? Ensemble * 사실 Ensemble은 현업에서는 많이 쓰이지 않는다. -> 그렇지만 성능이 좋아야하는 도메인에서는 꼭 해볼 필요가 있다.!(ex> Kaggle) - Ensamble을 예로들자면 오케라에서 음은 같지만 음색이 다른 소리를 모아 화음을 만드는 것 과 같이 Ensemble은 싱글모델보다 더 나은 성능을 위해 여러 모델을 겹친다. 일반적으로 Ensemble은 여러 모델을 합쳐 Overfitting의 경향성이 생길 확률이 높다. -Boosting 알고리즘은 High Bias에서 많이 쓰이며가중치를 활용해 약 분류기를 -> 강 분류기로 만들어주는 ..

Training and Inference (1) -Loss,Optimizer, Metric 이전 까지 모델을 구성했다면 이번 포스팅은 훈련 Task을 진행해보자 ! Trainging Process의 종류 1. Loss -내가 예측한 output값과 target 값 간의 차이를 Cost 함수라고 부르며 줄이도록 목표를 가지고 Backward을 거치며 Cost함수의 Parameter값들을 최적화된 값으로 업데이트한다. -> 최적화 값을 찾는데에 Loss는 중요한 역할을 가진다. - Loss도 사실은 nn.Module Family이다. Loss함수 자체도 Module처럼 Family로 활동할 수 있다. 그래서 Loss도 Forward함수를 가지고 있다. -loss.backward() loss= criterti..

이전 포스팅까지 Dataset에 대한 포스팅이었다 이제는 데이터가 거칠만한 모델링을 만들어보자! 일반적으로 모델은 정보의 표현을 말한다 그렇지만 그 대상이 사람이거나 시스템이거나 여러가지가 있다. 우리가 말하고자 하는 말하는 모델은 딥러닝 모델이다 즉 , 최적화된 파라미터 를 가지고 있는 성능이 좋은 모델을 만들고자 하는 것이 목표이다 - Design Model with Pytorch 그렇다면 파이토치가 뭘까? =Low Level, Pytonic,Flexibility 라고 할 수 있다 응용력이 뛰어나고 초보자 들에게도 쉽게 배울 수 있는 라이브러리이다. -nn.Module nn.Module 안에는 사진과 같이 conv1,conv2을 가지고 있다. 그 말은 즉슨 Module안에는 여러 모듈들이 가지고 있는..

Dataset Data Processing 내가 원하는 데이터의 형태로 가져오는 것 =문제를 풀기 위해 데이터의 형태를 파악하고 전처리 작업하는 것 Pre-processing (전처리 작업) 사실 제일 어렵고 오래걸리는 것 .... -> 현업에서는 데이터자체에 노이즈가 많고 이상치 값들이 많다. 전처리 작업을 잘한다 = 데이터 성능이 좋다 라고 생각해도 될 정도라고 한다! 1. Bounding box 2. Resize -> 빠르게 학습을하고 결과를 보기 위해서 size을 모델에 맞춰 효율적으로 크기 조절을 하는 것이 좋다. 그렇다면 이미지데이터에서 전처리방식은 어떤 것이 있을까? 어떠한 특수한 도메인에서 특수한 전처리가 중요할 때가 많다 예를들어서 이러한 medical 이미지 데이터에서는 어두워서 잘 보..