Sims의 문제해결 저장소

해당 포스팅은 YOLO의 가장 기초가 되는 V1을 정리하고자 합니다. YOLO의 관심을 가지고 살펴본 분들은 현재 기준 v10까지 나온걸 알고 있을겁니다.그리고, YOLO가 object detecting, segmentation 등 테스크를 수행 할 수 있다는 것도 알고 있을겁니다.여기서는 Detecting을 한번 살펴볼까 합니다. v10까지 나왔지만, v1을 이야기 하는건 YOLO의 기본을 알고 변경되는 사항들을 아는것이 좋다고 생각해서 입니다.해당 포스팅은 해당 유튜브 영상을 참고하여 작성하였습니다https://www.youtube.com/watch?v=zgbPj4lSc58&t=765s  YOLO는 실시간으로 사진에서 object(객체)를 인식하여 위치, Class를 분류해주는 모델이다.기존 RCNN..

1. 그래픽카드 드라이버 설치 1) 그래픽카드 드라이버 설치 여부 확인 nvidia-smi 명령어를 cmd 나 anaconda prompt 에서 입력 그래픽카드 드라이버 설치가 되어있는 경우 : 위와같은 모습을 보여주지 않는다면, 그래픽카드 드라이버 설치가 안되어 있는것. https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=kr Download the latest official NVIDIA drivers Download the latest official NVIDIA drivers www.nvidia.com 해당 링크를 통해 자신의 제품명을 입력하여 드라이버 설치를 진행하여 "nvidia-smi"명령어를 다시 실행하여 잘 설치 되었는지 확인. 2. CUDA Toolki..

1. MaxPool1d torch.nn.MaxPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 1) kernel_size : 커널 사이즈 2) stride : 커널 이동 정도 3) padding : 좌우 패딩 4) dilation : 커널 거리 정도 5) return_indices : 선택된(maxpooling에 사용한 ) index return 여부 6) ceil_mode : False = 내림을 이용하여 계산 , True = 올림을 이용하여 계산 input_data : (N , C , L) 형태를 띄고있음 N : 갯수 , C : 채널 , L : 2. MaxPool2d torch.nn..

1. Conv2d CLASStorch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) parameter : 1) in_channels : 몇개의 채널 (input image의 channel 수) 2) out_channels : output image가 가지는 채널 수 3) kernel_size : Conv2d의 size 4) stride : kernel이 움직이는 칸 수 5) padding : 얼만큼 padding을 넣을것인가? ( 좌 우 / 상 하 에 모두 넣음) // 스칼라 , "s..

딥러닝을 처음 접하면 vision, NLP 분야를 접하게 된다. 가장 익숙하면서 가장 인기가 많은 분야이다. 하지만, 이 외 분야인 오디오, 생성, 그래프 등등.. 많은 분야가 존재하며 딥러닝을 공부하다 보면 어느순간 다양한 분야를 접해야만 할 것이다. 그 중 2개의 그래프 관련 대회를 참여하면서, 그래프(GNN)에 대한 관심이 많아졌다. 그래프 관련 라이브러리도 다양하게 존재한다. 그 중 필자는 DGL 라이브러리를 사용하여 그래프 관련 task를 진행하였다. DGL은 https://docs.dgl.ai/ 해당 사이트를 통해 여러 example을 제공하고 있고, 필자도 해당 사이드의 설명을 보고 처음에 공부하였지만, 점점 설명이 생략되고 이론적으로는 이해하겠지만, 실질적 코드로는 어떻게 짜여지고, 구동되..

늘 항상 고민인게 있다. 바로 피쳐를 어떻게 선택/삭제할 것인가이다. 어떤 대회는 아주 적은 피쳐로 점수가 높아지는 대회가 있는 반면, 피쳐가 다양해야 높은 점수를 얻을 수 있는 대회도 존재한다. 즉, 피쳐가 많고 적고의 답은 없는것 같다. 그중 피쳐를 삭제하고자 할때 개인적으로 X와 Y의 상관관계를 보고 시작한다. 그러다 보면.. 반드시 다중 공선성이 존재하는 피쳐가 존재하는 것을 볼 수 있을것이다. 그럼 다중공선성이 존재하는 피쳐는 어떻게 해야할까? 놔둬야하나? 지워야 하나? 늘 고민이다.. 고민을 하던 와중 이 글을 보고 하나 배웠다. https://blog.pabii.co.kr/multicollinearity-famous-but-stupid/ 다중공선성과 Random Forest에 대한 "업계 유..

이번에는.. 어느 분야에나 적용되고 있는 Attention을 살펴보고자 한다! 조금 충격을 먹은게, GNN분야를 공부하는데, 튜토리얼에 Attention 개념이 나와서 충격받았다... 나름 생각한 것도 적어 놓을태니 Attention은 잘 살펴보길 바란다. 혹시, GCN, SAGE 공식 설명을 보지않은 분은 보고오는걸 추천한다.. 왜냐면.. 수식에 대한 거부감을 줄이기 위해....? https://sims-solve.tistory.com/70 GNN 수학식 뜯어보기 - 2. Graph SAGE이번 포스팅에서는 Graph SAGE라 불리는 layer는 어떻게 node를 업데이트 하는지 수식을 살펴보고자 한다. 혹시, GCN 수식을 보지 못한 사람은 첫번째 포스팅을 보고 수식에 대한 두려움을 없애고 오는si..

이번 포스팅에서는 Graph SAGE라 불리는 layer는 어떻게 node를 업데이트 하는지 수식을 살펴보고자 한다. 혹시, GCN 수식을 보지 못한 사람은 첫번째 포스팅을 보고 수식에 대한 두려움을 없애고 오는 것을 추천한다.! https://sims-solve.tistory.com/69 GNN 수학식 뜯어보기 - 1. GCN GNN을 공부하다 보면 반드시 접하게 되는 3가지 레이어가 있다. 1. GCN 2. Graph SAGE 3. GAT(Graph Attation) 공부를 하다보면.. 수학식이 나오면 뭔가 좌절감이 들고 못할 것만 같은 생각이 드는데, 이번 기 sims-solve.tistory.com 간단하게 Graph SAGE내용을 이야기 하고 들어가보자. GNN,GCN의 경우에는 노드들의 fea..