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3주차 강의는 내일부터 업데이트논문 리뷰 스터디AlexNetgoogleNet강의 스케줄이 저번 광복절 때문에 틀어져서 오늘은 딱히 할 일이 없었다. 그래서 강의는 안 들었고 오늘 AlexNet 논문읽고 발표 자료를 만든 것을 피어 세션 시간에 발표하고 같이 논의했다.
4주차 강의는 목요일부터.논문 리뷰 스터디VGGNet작은 합성곱 필터 (3x3) 를 이용하면 파라미터의 개수가 적어지고 더 많은 activation으로 더 많은 feature를 뽑아내며 성능이 향상될 수 있다. ResNetdepth가 더 깊어질수록 오히려 성능이 떨어지
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강의 수강 완료논문 리뷰 스터디 → 코딩 테스트 스터디 queue 유형 문제 풀이 : 백준 10845, 1158CV 기초 대회 대책 논의https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenethttps
inductive bias & representationhttps://velog.io/@kupulau/inductive-bias와-representationhybrid modelhttps://velog.io/@kupulau/hybrid-model다양한
강의 수강 완료각자 데이터 분석 → 모델 선정 → 가설 수립 → 실험 설계 → 코드 작성 및 실험 진행 → 가설 검증 프로세스를 거친 과정을 발표하기내가 받은 피드백EDA 시 scatter plot도 함께 활용하면 분포를 보기 더 좋을 수도.mixup augmentat
object detection 성능 평가https://velog.io/@kupulau/object-detection-overview기본 과제 1 완료.위의 패키지를 위의 버전들로 변경해야 문제 없이 실행됨.np.str을 str로 고쳐야 함.주목할 점은 TP +
Neckhttps://velog.io/@kupulau/Feature-Pyramid-Network쓰레기 이미지 object detection 경진대회 논의Github 협업 방법 논의 loss가 줄어들지 않는 이유공통의 Config 만드는 방법EVA 모델 돌리는
EfficientDethttps://velog.io/@kupulau/EfficientDet쓰레기 이미지 object detection 경진대회 논의추가 EDA 결과 mosaic augmentation이 효과적일 것으로 보인다. MMDetection autoau
강의 수강 완료다음 레벨 팀 구성 논의Wrap-up report 구성프로젝트 마무리 전 전략TTA IoU thresWBF IoU thres앙상블 조합 실험confidence label smoothing : WBF의 경우, bbox의 confidence 값을 기반으로 b
data-centric AI란 https://velog.io/@kupulau/Data-Centric-AIEDA 및 1차 가설 설정해야할 태스크 설정 및 역할분담데이터 포맷 변경 (UFO → ICDAR or COCO?)OCR 태스크 관련 참고 블로그학습 속도 높
데이터 구축과 데이터 평가https://velog.io/@kupulau/데이터-구축과-데이터-평가구분선만 검출하는 모델 만들기구분선에만 bbox를 쳐서 구분선만 학습시키면 나중에 앙상블할 때 구분선을 확실히 제거할 수 있게 될 것이다.그래서 transcript
FCN을 이용한 segmentationhttps://velog.io/@kupulau/Segmentation자기 소개CV를 선택한 이유?팀을 어떻게 모으게 됐는지?멘토님 소개멘토님 연구 내용 소개다음 주까지 과제Linkedin 계정 만들고 멘토 및 조원들과 co
첫째 주 대회 진행 상황 보고 multi-label 부분 처리 → Binary Cross Entropy→ segmentation_models.pytorch/examples/camvid_segmentation_multiclass.ipynbpaperswithcode.com
둘째 주 대회 진행 상황 보고특정 모델이 뭘 잘하고 있고 뭘 못하고 있는지를 분석할 수 있어야 함. 클래스별 dice 점수를 확인해서 top 5, worst 5를 시각화 등을 이용해 자세히 분석하기.같은 모델 내에서 모델 사이즈가 다를 때는 성적이 어떻게 변화하는지 알
Large Language Model 동작 원리, architrecture, corpus, instruction tuninghttps://velog.io/@kupulau/Large-Language-Model논문 읽는 법 / 활용법status 공유tmiLevel
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생성 모델의 이론적 이해https://velog.io/@kupulau/생성-모델의-이론적-이해팀 소개서 수정본 피드백SAM2 demo 적용 및 포스팅프레스 영상 motion tracking & Linkedin 포스팅스포츠 영상 (탁구, 농구) motion tr
해커톤 논의결국은 LLM의 경량화 문제?방향성 : 성능을 높이는 방향으로 갈 것인가 용량을 줄이는 방향으로 갈 것인가방법론을 탐색하는 것이 중요 (실험은 1-2명으로 제한해도 될 듯)수요일 오후 1시에 다시 멘토링SAM2 Demo 활용 발표복잡하게 변하고 글씨 색과 비
내일 오프라인 미팅 계획오후 1시 ~ 9시 투썸플레이스 파이낸셜뉴스빌딩점AAC 채점 불가 문제. (comma)가 없어서 생긴 문제? → 수정해서 제출 시도but 그래도 채점이 안됨. 1B가 성능이 좋지 않아서 생기는 문제?3B 학습 돌리고 evaluate해서 뭐가 원인