[부스트캠프 AI Tech] Level2 Segmentation 대회 개인 WarpUp Report

[부스트 캠프 Pstage-2] - Semantic Segmentation >Public LB Score 0.7207 Private LB Score 0.7059 (5등) [나의 목표] 적어도 사용한 모델에 대해서는 알아보자 Semantic Segmentation

2022년 5월 13일
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[부스트캠프 AI Tech] 13주차 EAST

EAST 는 기존 Text Detection 과는 달리 2단계의 단순한 프로세스로 당시 SOTA를 달성.화소 단위정보를 출력하는 FCN (1 Step) 과 이를 후처리 (2 Step) 하여 Predict 함. 2가지의 정보를 Pixel-wise (화소마다) 로 출력Pi

2022년 4월 13일
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[부스트캠프 AI Tech] 12주차 Warp Up Report

Public LB Score 0.7207Private LB Score 0.7059 (5등)적어도 사용한 모델에 대해서는 알아보자Cascade R-CNN, Centernet2, ATSS, HTC, YOLO 등 최대한 많은 모델 사용 시도Object Detection T

2022년 4월 8일
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[면접대비]딥러닝 3

Fully Connected 는 이전 Layer 의 모든 뉴런이 다음 Layer 의 모든 뉴런과 연결된 상태를 뜻한다.FC 는 Flatten 된 1차원 배열을 통해 이미지를 Classification 하는데 사용된다.Gray Scale 이미지의 경우 Channel =

2022년 3월 28일
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[면접대비] 딥러닝 2

Overfitting 은 Model 학습데이터를 과도하게 학습하게 되어, 학습데이터 이외의 새로운 데이터에 대해 예측을 하지 못하는 현상이다.Underfitting 은 Model 이 학습을 제대로 하지못하여, 어떠한 데이터도 예측 하지 못하는 현상이다.더 많은 Data

2022년 3월 24일
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[면접대비] 딥러닝 1

1. Training 세트와 Test 세트를 분리하는 이유는? 2. Validation 세트가 따로 있는 이유는? 3. Test 세트가 오염되었다는 말의 뜻은? Training Set 이란? >* 이름 그대로 Train(학습) 을 위해 사용되는 데이터이다. > > >

2022년 3월 23일
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[부스트캠프 AI Tech] 9주차 Day 4

Multi-modal 은 여러 가지 형태와 의미로 컴퓨터와 대화하는 환경을 뜻한다.따라서, Multi-modal Learning 은 다양한 형태의 데이터를 입력 데이터로 사용한다는 의미이다.1\. Different representations between modali

2022년 3월 17일
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[면접대비] 통계 및 수학 1

정방행렬 A를 선형 변환으로 보고, 선형 변환 A에 의한 결과가 자기 자신의 상수 배가 되는 0이 아닌 벡터를 고유벡터(eigenvector)라고 하고, 해당 상수 배 값을 고유값(eigenvalue) 라 합니다. 고유값과 고유벡터는 SVD(특이값분해), Pesudo-

2022년 3월 16일
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[부스트캠프 AI Tech] 9주차 Day 1

Instance Segmentation 은 Object 를 Class 별로 구분 할 뿐 만 아니라, 같은 Class 내에서 서로 다른 Instance 까지 구분 하는 것을 뜻한다.기존 Faster R-CNN RPN의 RoI 에 대해 Classfication 과 BBR

2022년 3월 14일
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[부스트캠프 AI Tech] 8주차 Day 4

Selective Search 알고리즘은 Segmentation 분야에 주로 사용 되는 알고리즘이다.Over-Segmentation 을 통해 Random 한 bounding box 들을 생성하고, 객체와 주변간의 색감(Color), 질감(Texture) 등의 차이를 통

2022년 3월 10일
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[부스트캠프 AI Tech] 8주차 Day 2

Image Classification 은 하나의 이미지 전체에 대해 Classify 를 하는 것이며, Semantic Segmentation 은 각 Pixel 마다 Classify 하는 것이다.Semantic Segmentation 시, 같은 Category의 Inst

2022년 3월 8일
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[부스트캠프 AI Tech] 8주차 Day 1

Classifier 는 Image를 하나의 Category 로 Mapping 하는 f() 역할이다.데이터가 존재한다면, 모든 Classificaiton 문제는 K-NN 으로 해결가능하다.→ But, real world의 모든 데이터 저장은 불가능 !Single Full

2022년 3월 7일
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[부스트캠프 AI Tech] 7주차 Warp Up Report -2

Private LB Score 0.7270Resnet152, Swin-Transformer, NFnet, Efficientnet 등 여러 가지 모델을 사용 해보았지만, 모델 변경을 통한 성능 향상을 기대하기는 어려웠음적은 Data 때문이라 생각하여, 이후 실험들에서는

2022년 3월 4일
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[부스트캠프 AI Tech] 6주차 Warp Up Report -1

Warp up Report 1. Data Labeling 2. Modeling 1. DataLabeling Data Info Basic Train Data Folder StructureZ Target Train Data Folder Structure Gene

2022년 2월 25일
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[부스트캠프 AI Tech] 6주차 Day 2

Model 은 객체, 사람 또는 시스템에 대한 정보의 표현이며, 모형이라고도 부를 수 있다.Pytorch 는 Low-level, Pythonic, Flexibility 의 특징을 가진다.Pytorch의 Model의 모든 Layer는 nn.Module Class를 상속

2022년 2월 22일
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[부스트캠프 AI Tech] 5주차 Day 2

오늘 학습 내용 1. Docker 2. MLflow 1. Docker 가상화란 개발을 진행 한 후 배포하는 단계에 있어, 동일한 실행 환경을 보장하기 위해서 사용하는 개념이다. 주로 호스트 머신위에 OS를 포함한 가상화 소프트웨어를 두는 VM(Virtual Ma

2022년 2월 15일
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[부스트캠프 AI Tech] 5주차 Day 1

오늘 학습 내용 1. Linux 2. Shell Command 1. Linux 개인 PC 보다는 서버에서 자주 사용하는 OS 이다. 무료 오픈소스이며, 여러가지 버전이 존재한다. CLI(Command Line Interface)는 Terminal 상에서 작업하

2022년 2월 14일
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[부스트캠프 AI Tech] 4주차 Day 5

오늘 학습 내용 1. VIT (Vision Transformer) 1. VIT (Vision Transformer) NLP 분야에 있어서 새로운 기준이 되어왔던 Transformer의 Self-Attention을 CV에 적용시키려는 시도에서 시작되었다. 구글에서

2022년 2월 11일
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[부스트캠프 AI Tech] 4주차 Day 4

AutoEncoder 는 입력을 낮은 차원의 Latent Vector(잠재벡터)로 변환시킨 뒤 원래 차원으로 복원 시키는 과정을 반복 함으로써 학습하는 방법을 뜻한다.이렇게 하여 학습된 Encoder는 Input Data로 부터 특정한 Feature를 추출 할 수 있다

2022년 2월 10일
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[부스트캠프 AI Tech] 4주차 Day 3

Sequential Data는 아래와 같이 순서의 변형에 취약해 학습시키기 어렵다.Transformer 는 Sequence Data to Sequence Data 의 구조이며, NLP 분야뿐만이 아닌 여러 분야에서 사용이 가능하다.Input 과 Output Data의

2022년 2월 9일
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