Sims의 문제해결 저장소

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/125 YOLOv8 이해하기 (3) - Detection output shapehttps://sims-solve.tistory.com/123 YOLOv8 이해하기 (2) - Headhttps://sims-solve.tistory.com/122 YOLOv8 이해하기 (1) - Backbone디텍션 테스크를 하다보면 YOLO를 한번쯤은 들어본적이 있을 것이다.물론 YOLO가 너무 유명sims-solve.tistory.com지금까지 모델의 구조와 최종 output을 살펴보았다. 결국 Detection을 모두 진행하면 (batch, ClassNum + 4(xywh) , 8400(Gird cell 수 )) 가 나오는 것을 알 수 있었다.해당 정보를 바탕으로 ..

이번 포스팅은 GBM Regressor가 어떤 방식으로 동작하고, split 하는지 간단하게 손으로 구하는 포스팅이다. GBM의 기본적인 이론을 숙지한 후 보는 것을 추천드린다. https://sims-solve.tistory.com/96 [ML] GBM(Gradient Boosting Machine) - 정리 이번 포스팅에는 직접 GBM(Gradient Boosting Machine)을 살펴보려고 한다. boosting의 개념을 모른다면, 이전 글 ada boost를 보고 오길 바란다. boosting의 의미를 알아야 GBM을 알아가는데 직관적으로 와닿을 sims-solve.tistory.com 일단, GBM의 학습 과정을 간단하게 기술해 보았다. 밑 [그림 1]을 보고 천천히 이해해 보기 바란다. 딱..