Object Detection History R-CNN > Fast R-CNN > Faster R-CNN > YOLO v1 > SSD > YOLO v2 > FPN > RetinaNet > YOLO v3 > PANet > EfficientDet > Swin-T Object Detection의 성능지표 - mAP (성능) - FPS (속도) - Flops (속도) mAP (mean average precision) - confusion matrix Confusion Matrix Prediction Positive Negative Ground Truth Positive TP (True Positive) FN (False Negative) Negative FP (False Positive) TN (True Ne..

week6 Git 특강 (멘토님) CV 기초 프로젝트 부캠 살롱 오피스아워 (Baseline 코드 설명) CV 기초 프로젝트 AI Tech의 첫 번째 프로젝트가 시작되었다. 프로젝트는 AI Stages에서 대회 형식으로 진행된다. 마스크 착용상태 분류를 주제로 대회가 열렸다. 우리 팀은 우선 성능을 올리기 보다 Github 사용과 모델학습 자동화 개발에 초점을 맞추기로 했다. redis-server를 이용해 메세지 큐를 띄운 후, 해당 큐에 train 정보를 날리면 대기 중인 아무 GPU 서버에서 학습이 진행되는 구조로 모델 자동화 프로그램을 개발했다. 해당 기능을 구현하기 위해 Redis에 대해 공부한 내용을 블로그에 정리해놓았다. 1. Redis-server에서 메시지 큐 구현 (python) 2. ..

week4 Git 특강 Data Viz(2) CV 이론 스페셜 피어세션 오피스아워 Git 특강 생활코딩 이고잉님께서 10시부터 4시까지 실시간 강의를 해주셨다. 이번이 1부강의고, 다음주에 2부 강의는 더 긴 시간동안 진행될 예정이다. 이번 주차는 commit, branch, merge까지 배웠다. VScode를 사용해서 git으로 버전관리를 하는 방법을 강의해주셨는데, vscode로 깃을 사용하면 GUI로 동작시킬 수 있고, git graph 등 시각적으로 버전 관리 과정을 볼 수 있다.나는 git bash로 처음 깃을 접했을 때, 뭐가 뭔지 이해가 하나도 안되서 결국 깃 사용을 포기해버렸는데,이렇게 더 직관적으로 이해할 수 있는 쉬운 방법으로 깃을 입문하는 방법이 훨씬 좋은 것 같다. 단순히 명령어만..

week3 DL Basic Data Viz(1) 마스터클래스 & 오피스아워 스페셜 피어세션 DL Basic optimization Gradient Descent $$ W_{t+1} \leftarrow W_{t} - \eta g_{t} $$ Stochastic gradient descent: 하나의 샘플에서 gradient 계산 후 업데이트 Mini-batch gradient descent: 데이터의 일부분(subset)에서 gradient 계산 후 업데이트 (ex: 128,256) Batch gradient Descent: 전체 데이터에서 계산된 gradient로 업데이트 * 큰 배치 사이즈는 sharp minimum에, 작은 배치 사이즈는 flat minimum에 도달하는 경향이 있다. (flat mi..

week2 PyTorch 마스터클래스 오피스아워 스페셜 피어세션 멘토링 PyTorch PyTorch Basics - tensor 기본적으로 텐서는 넘파이와 비슷하게 사용할 수 있다. torch.reshape() vs torch.view() a = torch.zeros(3,2) b = a.view(2,3) #view는 같은 tensor를 모양만 바꿔서 표현 a.fill_(1) # a=b이기 때문에 a,b둘다 값이 1로 바뀐다. a = torch.zeros(3,2) b = a.t().reshape(6) #.t()로 contiguity가 깨짐 -> reshape()이 tensor를 copy해서 새로운 텐서를 만든다. a.fill_(1) #b값은 그대로 0으로 유지된다. view는 reshape과 달리 cont..

week1 Python AI Math 피어세션 마스터클래스 오피스아워 멘토링 [Python] 생각보다 모르는 내용이 많아서 열심히 들었다.. 특히 pytonic code는 낯선 부분도 많았고, 내가 사용하기 위해서는 연습이 많이 필요할 것 같았다. 그리고 항상 사용하지만 쓸때마다 구글링에 의지하는 pandas... 기능도 많고 돌아서면 까먹어서 복습은 필수로 해야할 것 같다. [AI Math] 온보딩 때도 들었고, 입과 시험 전 프리코스에서도 들었던 강의였다. 하지만 수학은 몇 번을 공부해도 정확한 이해는 힘든 것 같다. 시간 배분에 실패해서😢 심화과제까지 충분히 공부하지 못했다. 오피스아워에서 자세히 풀이도 해주셨는데, 미리 풀고 들어갔으면 좋았을 것 같다. 녹화본 보면서 주말에 추가로 공부할 예정이다..