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[level3 DAY 75] 모델 경량화 (1)

모델 경량화

4일 전
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IndexError: too many indices for array

위의 경우는 정상적으로 실행되지만아래의 경우에선 에러가 발생합니다.Numpy ndarray는 모든 원소의 길이가 동일함을 의미합니다. 아래의 경우에서 배열의 3번째 행이 동일한 길이가 아니므로 "적절한" 2-D array가 아닌 1-D array of lists가 됩니

2021년 11월 14일
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No module named 'pip' 에러와 함께 pip가 갑자기 안되는 경우

몇 분 전까지만 해도 잘 되던 pip가 갑자기 No module named 'pip'메시지를 뿌리면서 실행되지 않는다.아마 직전에 pip를 업그레이드 pip install --upgrade pip 하려고 했을 것이다. 대부분 pip가 동작하지 않는 문제는 이 과정에서

2021년 11월 12일
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[level3 DAY 67] 데이터 제작 (3)

대회에 사용되는 데이터 소개, 성능 평가 metirc, Annotation Tool 소개

2021년 11월 10일
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[level3 DAY 66] 데이터 제작 (2)

글씨 탐지 EAST

2021년 11월 9일
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[level3 DAY 65] 데이터 제작 (1)

데이터 제작

2021년 11월 8일
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[Segmentation] Week13. 주간 회고록

segmentation 대회 2주차 실험들 정리

2021년 10월 29일
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Loss for Semantic Segmentation

\[참고] [Survey of loss for semantic segmentation] (https://arxiv.org/pdf/2006.14822.pdf) Limit of Cross Entropy Dice loss

2021년 10월 27일
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[P stage 2 DAY 53,54] Semantic Segmentation (4),(5)

Segmentation 대회에서 사용하는 방법들

2021년 10월 25일
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p stage 2 - recycling trash object detection 회고글

Boostcamp 두번째 Pstage. recycling trash object detection 대회를 끝마치고 아쉬웠던 점과 잘한 점에 대해 회고하는 글.

2021년 10월 25일
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[2021.10.21] 대회 성능 향상 Tip

EnsembleK-fold ensembleEpoch ensemble (마지막 N개 weight 사용)SWA (Stochastic Weight Averaging)일정 주기마다 weight 평균 -> 일반화 가능해짐SGD에 비해 loss는 늘지만 loss 대비 test e

2021년 10월 22일
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[2021.10.20] 대회 Tip

💡 대회에서 사용하는 방법들여러 모델 돌려보기Ex) DeepLabV3+, HRNetK-fold장점: 모든 데이터셋이 학습에 참여. 대부분의 경우 모델의 성능이 향상단점: K배의 시간 소요. K 선택해야 함후처리 (Dense CRF)AugmentationCutoutGr

2021년 10월 20일
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[P stage 2 DAY 52] Sementic Segmentation (3)

U-Net , U-Net ++ , U-Net 3+

2021년 10월 20일
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[P stage 2 DAY 51] Sementic Segmentation (2)

FCN 의 한계를 극복한 모델

2021년 10월 19일
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[2021.10.18] Semantic Segmentation 대회 Overview

💡 쓰레기 데이터셋 semantic segmentation 대회전체 이미지: 4091장Train: 2617장 (20988 annotations)Validation: 655장 (5252 annotations)Test: 819장11 classes: Background,

2021년 10월 18일
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[P stage 3 DAY 50] Sementic Segmentation (1)

Sementic Segmentation, EDA, FCN

2021년 10월 18일
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[대회 복습] Object Detection - Metric

💡 대회 metric vs 내가 사용한 metric AiStages Object Detection 대회 metric 문제점 내가 사용한 metric Class AP Precision Recall Macro-Average F1-score

2021년 10월 17일
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[대회 복습] Object Detection - 1 Stage Detector & 2 Stage Detector

💡 Object detection detectors (1 stage detector, 2 stage detector) 2-stage detector 1-stage detector 참고 https://www.secmem.org/blog/2021/06/20/Obje

2021년 10월 17일
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Extraction-Based MRC

질문의 답변이 항상 주어진 지문(context)내에 span으로 존재.답변을 생성하지 않고 답변을 context에서 찾는 것으로 문제를 좁힐 수 있다.e.g.,) SQuAD, KorQuAD, NewsQA, Natural Questions이러한 dataset들은 Hugg

2021년 10월 13일
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