Sims의 문제해결 저장소

알고리즘 Union & Find 알고리즘에 관해서 정리하고자 한다.알고리즘 이름 그래도 합치고, 찾는 알고리즘이다. 대개 이 알고리즘은 노드별 연결이 되어있을때, 사이클이 존재하는가를 찾는데 많이 사용된다.   위 그림처럼 노드와 간선이 존재한다고 했을때, 해당 그래프에서 사이클이 존재하는가 아닌가를 찾아낼 수 있다.사람의 눈으로 보면 간단하게 1->2->5->1의 사이클이 보이지만 알고리즘으로는 어떻게 알게되는지 알아보자.  위와같은 과정을 거쳐 최종적으로는 모든 노드의 root는 1에 연결되어있는 결과를 얻을 수 있다. 천천히 살펴보면 1. (1-2)의 경우, 간선으로 연결되어 있어서 2의 root-node값을 1의 root-node로 바꿔준다.(여기서 1의 root-node로 변경해준 이유는 1과 ..

https://sims-solve.tistory.com/133 YOLOv11 이해하기 (3) - Headhttps://sims-solve.tistory.com/131 YOLOv11 이해하기 (2) - Neckhttps://sims-solve.tistory.com/130 YOLOv11 이해하기 (1) - Backboneyolov11은 Backbone + neck + head 총 3가지로 나눠져 있다고 한다. ( backbone + head 로만 나누기도 한sims-solve.tistory.com 이전 포스팅에서 Head 부분까지 어떻게 연산을 진행하는지 살펴봤고, 이제 학습을 위해 어떤 식으로 Loss를 구하는지 살펴볼 차례다.Yolov11에 대한 글을 쓰고 있지만, 가장 많이 언급하고 있는게 Yolov8..

https://sims-solve.tistory.com/131 YOLOv11 이해하기 (2) - Neckhttps://sims-solve.tistory.com/130 YOLOv11 이해하기 (1) - Backboneyolov11은 Backbone + neck + head 총 3가지로 나눠져 있다고 한다. ( backbone + head 로만 나누기도 한다.)이중, 이번에는 Backbone을 살펴보고자 한다.yolov1sims-solve.tistory.com지금까지 backbone, neck 부분을 살펴봤고, 이번에는 마지막으로 Head 부분을 살펴보고자 한다.yolo의 가장 큰 특징은 3개의 서로다른 size의 shape을 가지는 detection을 이용하여, big , middle, small obje..

딥러닝을 공부하다보면 언젠가 마주칠 수 밖에 없는 기법이 존재한다.그중 하나가 Attemtion이다. Attention의 등장으로 자연어 테스크의 성능이 월등히 올라갔고, 그 영향으로 분야를 가리지 않고 적용하며 모델 성능 개선의 효과를 볼 수 있었다.지금의 chatgpt도 Attention기법이 없었다면 현재 존재하지 않았을 수도 있다. 이렇게 딥러닝에 중대한 영향력을 미치고 있는 해당 기법을 도저히 그냥 넘어갈 순 없다.간단하게라도 살펴보고자 넘어간다.Yolov11에서도 Attention 기법이 적용된 블럭이 있으니 해당 내용은 꼭 한번쯤 보길 권한다. 위 내용이 Attention의 내용 전부다. 물론 논문에서 표현하고자 하는 심오한 내용은 단시간에 알아차리기 힘드니 기본이 되는 내용을 지속적으로 보..

https://sims-solve.tistory.com/130 YOLOv11 이해하기 (1) - Backboneyolov11은 Backbone + neck + head 총 3가지로 나눠져 있다고 한다. ( backbone + head 로만 나누기도 한다.)이중, 이번에는 Backbone을 살펴보고자 한다.yolov11의 Backbone은 형태가 yolov8의 아키텍쳐와 거의 똑같다sims-solve.tistory.com지난번 글에는 yolov11의 BackBone의 구성을 살펴보았다.계속 언급하지만, yolov8과 크게 다르지 않으며, 내부 블럭을 변경하고 추가하여 속도를 개선하고, 성능은 유지했다고 보면 된다. 여기서는 Neck이라고 따로 표현했지만, 사실상 yolov8의 head라고 표현된 부분과 크..

yolov11은 Backbone + neck + head 총 3가지로 나눠져 있다고 한다. ( backbone + head 로만 나누기도 한다.)이중, 이번에는 Backbone을 살펴보고자 한다.yolov11의 Backbone은 형태가 yolov8의 아키텍쳐와 거의 똑같다고 보면 된다. 하지만 중간중간 특정 Block으로 바뀌면서 yolov11로 업그레이드 됐다고 보면 된다.https://sims-solve.tistory.com/122 YOLOv8 이해하기 (1) - Backbone디텍션 테스크를 하다보면 YOLO를 한번쯤은 들어본적이 있을 것이다.물론 YOLO가 너무 유명해서 관심이 없어도 한번쯤은 들어봤을 것이다.. 디텍션에는 2-stage / 1-stage 두개로 나뉘는데, YOLO는 1-stags..

https://sims-solve.tistory.com/128 YOLOv11 - C3K2 BlockYOLOv8과 v11는 여러개 차이점이 있지만, 그중에서도 이번에는 C3K2 Block의 구조와 output shape을 살펴볼 것이다.  아래 이미지가 C3K2 과정을 도식화 한 이미지이다.C3K2도 C2f와 유사한 형태를 가지고sims-solve.tistory.com지난번에는 YOLOv8과 달라진 부분인 C3K2 Block에 대해 알아보았다.이번에는 연장선으로 모델 중 한번만 거치는 블럭이지만, v11에 추가된 Block인 C2PSA를 살펴보도록 하겠다. 일단, C2PSA Block을 들어가기 전 input shape은 (1,256,8,8) 로 가정하겠다.위는 실제 C2PSA 코드이다. 어텐션 메커니즘을..

YOLOv8과 v11는 여러개 차이점이 있지만, 그중에서도 이번에는 C3K2 Block의 구조와 output shape을 살펴볼 것이다.  아래 이미지가 C3K2 과정을 도식화 한 이미지이다.C3K2도 C2f와 유사한 형태를 가지고 있다. 하지만 C2f와 다르게 Channel Split하기전에 추가적으로 Conv를 수행해주는 모습을 볼 수 있다.그외에는 C2f와 같은 과정을 거치는 것을 볼 수 있다. 실제로, 코드상으로 봐도 C3K2는 C2f를 상속받는 걸 볼 수 있다. 즉, 연산과정은 C2f와 같은것을 볼 수 있다. 이처럼 변경사항은 굉장히 간단하다는 것을 볼 수 있었다.다음에는 새로 추가된 블럭 C2PSA 블럭을 한번 살펴보고자 한다.