세미나 준비

• 이번 주 공부한 내용을 세미나 자료로 만들어 발표함 (자료는 외부공개 금지라, 자세하게 기록해 놓지는 못함)
• 연구실과 관련된 내용은 pytorch 공부 내용이며, 이 내용만을 위주로 발표함
  1. 현재 공부 방향
     • pytorch를 이용한 전체 워크 플로우 코드 작성은 크게 두가지로 나뉘어지는 것 같다.

       1. 제시된 정보를 이용해 정해진 틀에 그대로 맞추어 코딩하면 되는 부분

          → 공식 문서 참고하면서 공부하면 됨

       2. 입력되는 데이터의 형태, 해당 모델을 어떤 서비스에 응용할지에 따라 코드 내용이 천차만별로 달라지는 부분

          → 공식 문서로 공부하기에는 한계

          → 미리 소스코드가 오픈된 논문을 구해 해당 논문과 코드 분석하는 방향으로 공부

     • 따라서 현재 a의 경우 어느정도 공부가 완료되었으며 b를 목표로 진행하고 있는 상태임을 공유함 + b를 중점으로 공부한 내용 발표함, (SSD, 전이학습 등등)

다음주 세미나 내용

• ssd 300 코드 분석 계속
• ssd300이 다른 바운딩 박스 생성하는 것과 어떻게 다른지도 생각해야함
• 구현하고자 하는 모델(at sal)이 sal-gan과 attention map 사용하는 만큼 gan과 attention에 대한 개념도 다시 정리해야함