5주차

J. Hwang·2024년 9월 6일
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Boostcamp AI Tech

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Day 1. Monday

✏️ 복습

🙌🏻 Peer Session

논문 리뷰 스터디

  • Inception-4
  • LSTM

남는 시간에는 스택 문제 코챌라 (백준 12789번)

📋 Memo

저번주 놓친 것을 따라 잡느라 하루종일 강의 들으면서 정리하는데 계속 이론 관련한 것들 정리하고 있으니 조금 스트레스 받는다.


Day 2. Tuesday

✏️ 복습

🙌🏻 Peer Session

  • Dacon 2024 Samsung AI Challenge : Black-box Optimization 경진대회 논의
  • 다음 주 경진대회 대책 논의

📋 Memo

익숙하지 않은 수많은 딥러닝 모델들을 소개하는 수업을 듣고 있으니 어떻게 정리를 해야할 지도 잘 모르겠고 어려워서 집중도 잘 안 된다.


Day 3. Wednesday

✏️ 복습

🙌🏻 Peer Session

코딩 테스트 문제 풀이

  • 문자열 문제 유형 정리
  • 문자열 유형 문제 풀이 : 백준 17609, 백준 1439

📋 Memo

3D domain은 또 별개의 분야라 편하게 들을 수 있었다. 코딩 테스트 함께 풀이하며 풀이법을 함께 공유하니 훨씬 더 스터디하는데 효과적이라는 느낌이 든다.


Day 4. Thursday

✏️ 복습

강의 수강 완료

🙌🏻 Peer Session

  • 과제 3에 대한 논의 : attention map의 형태

👶 Mentoring

  • 강의 리뷰

    Object detection
    Segmentation
    U-Net 구조를 왜 사용할까? 입력한 이미지의 해상도와 같게 출력을 하게 되는데 매 레이어를 거칠 때 같은 해상도이면 너무 헤비해지니까 downsampling과 upsampling을 통해 계산을 효율적으로 할 수 있기 때문이다. Upsampling할 때 정보 손실을 줄여서 복원을 잘 하기 위해서 skip connection을 이용한다.
    Multimodal
    embedding이나 encoding : 데이터를 벡터로 나타냈을 때 중요한 정보를 유지한 채로 다른 벡터와 일치시키기 위해 조작하는 것 (크기를 줄인다거나)
    3D Triangulation

🏠 Homework

  • 과제 3 마무리
    CLIP 코드에서 attention weight를 구해서 attention map을 그리는 방법을 배웠다. 이를 통해 모델이 이미지의 어떤 feature에 집중하고 있는지 확인할 수 있었다.

📋 Memo

멘토링에서 강의를 다시 복습하니 이전에 이해하지 못한 부분을 다시 짚고 넘어가서 이해가 더 잘 된다. 또 과제에 대해서 같이 논의하니 막혔던 부분도 잘 해결할 수 있었다.


Day 5. Friday

✏️ 복습

강의 수강 완료

🙌🏻 Peer Session

  • 팀 회고
    팀원들이 빠지는 일 없이 참여했고 데이콘에서도 좋은 성적을 거두고 있음.
    다음 주 경진대회 대비 대책 논의 및 다짐

🏠 Homework

  • 과제 4 마무리
    StableDiffusion 모델의 작동 원리에 대해서 배울 수 있었다.
  • 과제 5 마무리
    SMPLify-X를 이용한 인간의 3D 모델링에 대해 배울 수 있었다.

🎁 Special peer session

  • 강의와 과제가 어땠는지
  • 관심 있는 연구 주제
  • 진로
  • 팀원들끼리 오프라인 미팅이 있었는지
  • 대회/스터디 진행 사항
  • 멘토링 시간에 무엇을 하는지
  • 팀 회고 방법
  • 모각공 진행 방식

📋 Memo

유독 힘든 일주일이었다. 지난 주 각종 행사 때문에 강의 빠진 부분을 보충해야 하기도 했고 2주 내내 생소한 CV 이론 강의를 들었기 때문이다. 하지만 꺾이지 말고 복습에 복습을 거듭하며 익숙해지고 이해해서 뭔가 만들어낼 수 있도록 노력해야겠다. 다음주부터 대회가 시작인데 경험으로 많이 배울 수 있기를 기대한다.

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