논문 리뷰 스터디
남는 시간에는 스택 문제 코챌라 (백준 12789번)
저번주 놓친 것을 따라 잡느라 하루종일 강의 들으면서 정리하는데 계속 이론 관련한 것들 정리하고 있으니 조금 스트레스 받는다.
익숙하지 않은 수많은 딥러닝 모델들을 소개하는 수업을 듣고 있으니 어떻게 정리를 해야할 지도 잘 모르겠고 어려워서 집중도 잘 안 된다.
코딩 테스트 문제 풀이
3D domain은 또 별개의 분야라 편하게 들을 수 있었다. 코딩 테스트 함께 풀이하며 풀이법을 함께 공유하니 훨씬 더 스터디하는데 효과적이라는 느낌이 든다.
강의 수강 완료
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
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.
강의 수강 완료
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.