본문 바로가기

전체 글

 (83)
[Yolov10] Custom Data 실습 코드 실습 중 경량화된 Object Detection 모델이 필요했고, Yolov10 nano를 학습해보기로 했음 #1.  Yolov10 Git clone & 가상환경 세팅경로 : /home/project/yolov10https://github.com/THU-MIG/yolov10 GitHub - THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection [NeurIPS 2024]YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection [NeurIPS 2024] - GitHub - THU-MIG/yolov10: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection [NeurIPS 2024]github..
[Vision Transformer(ViT)] 코드 설명 및 인자 정리 [Vit 를 사용한 코드 구현 중 인자 정리 및 개념 정리] 참고 코드 : https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/blob/main/vit_pytorch/vit.py vit-pytorch/vit_pytorch/vit.py at main · lucidrains/vit-pytorchImplementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch - lucidrains/vit-pytorchgithub.com class Transformer(nn.Module): def __init_..
[Active Learning] 데이터 Pre-training, 학습 진행 동양인 데이터로 Pre-training된 모델로 Active Learning 진행 pre-training모델은 찾을 예정 데이터셋은 추가 수집 예정 우리 데이터셋을 보완해 Active Learning 진행 Pre-trained datasetCategory: female, Age group: 0, Number of images: 20 Category: female, Age group: 10, Number of images: 12799 Category: female, Age group: 20, Number of images: 38118 Category: female, Age group: 30, Number of images: 11162 Category: female, Age group: 40, Number ..
[AICE BASIC] 시험 일정 & 공부 방법& 합격 후기 3월 16일에 시행한 ACIE BASIC의 합격 발표가 났다 합격 발표는 30일 오전 9시에 나왔고 합격하였다~~ 1. 신청 일정 & 계기 AICE 시험은 Future, Basic, Associate, Professional로 총 4단계로 이루어져있고 1회차 Basic 시험에 응시하였다. 처음 시험의 존재를 알게된 건 뉴스 기사였고 관심이 생겨서 알아본 결과 1회차 접수 기간 마감 2일을 앞두고 있었다 당장 다음주가 시험인지라 급하게 공부법을 알아보았고 대부분의 사람들이 일주일 정도의 시험 공부를 한다는 후기를 보고 바로 시험 접수를 하게 되었다. 아직 많이 알려지지 않은 터라 시험 공부법이나 팁들을 인터넷에서 많이 참고한 것 같다~ 2. 공부방법 시험 접수는 일주일 전에 하였지만 실질적으로 공부한 횟수..
[React Native] Locofy.ai에서 TextView 사용하기 피그마에서 만들어둔 사각형 안을 Textview로 사용하고 싶음. Text Input 선택 원하는 종류에 맞게 선택 사각형 박스 안에 단순 텍스트를 입력하고 싶었기에 사진처럼 설정함. Multiline 클릭! Multiline 클릭을 하지 않을시에 텍스트가 사각형 중간부터 타이핑되게 됨 & 사각형 박스를 넘어가면 다음줄로 넘어가는 것이 아닌 계속 옆으로 타이밍 진행됨 preview를 통해 확인해보면 Text 정상적으로 타이핑됨을 확인
[OpenCV 오류] module 'cv2' has no attribute 'createThinPlateSplineShapeTransformer' 오류 발생 pip uninstall opencv-contrib-python pip install opencv-contrib-python 설치 직후에도 같은 오류가 발생했으나 VSCODE 종류 후 재실행 ▶ 성공함! +) 인터넷에 나와있는 모든 방법을 사용했도 오류 해결이 안되었는데 서버 종류 후 재접속하니깐 바로 성공했다 ㅠㅠ...
[머신러닝 프로젝트] LOL 경기 예측 1. 프로젝트 동기 이번 롤드컵에서 한국팀 'T1'이 우승하였고 게임을 진행하는 동안 수많은 감독과 코치진, 다양한 전략이 필요하다는 것을 알게 되었음. 경기에 대한 여러 분석 영상을 보다가 'lol'게임과 관련한 데이터셋을 다뤄보고 싶다고 생각함. 게임 중 여러 특징들을 가지고 블루 팀의 '평균 레벨 값'을 예측하는 회귀 모델과, 블루 팀의 '승패'를 예측하는 분류 모델을 만들어보고자 함. 2. 데이터셋 소개 LOL: League of Legends Diamond Ranked Games (10 min) https://www.kaggle.com/datasets/bobbyscience/league-of-legends-diamond-ranked-games-10-min League of Legends Diam..
[논문리뷰] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 1. Introduction 초기 컨볼루션 신경망은 훈련 데이터셋의 부족과 모델의 크기 제한으로 인해 성능이 제한되었음 ImageNet 데이터 세트에서 8개의 레이어 등 대규모 네트워크를 지도 학습하며 더 크고 심층적인 네트워크가 훈련됨 일반적인 사용 : 단일 클래스인 분류 작업 Biomedical task에서는 localization( 분할된 각 픽셀에 클래스 라벨이 할당됨 )을 필요로함 sliding-window setup을 사용해 픽셀 주위에 로컬 영역(patch)을 제공함 장점 1. localize가 가능함. 2. patch의 관점에서 훈련 데이터는 훈련 이미지의 수보다 훨씬 큼. ( 이미지의 다양한 부분을 다양한 패치로 나누어 훈련 데이터를 확장) 단점 1. patch마다 네트워크 별도로 실행 ..

티스토리툴바