본문 바로가기

반응형

전체 글

(66)
Image Segmentation Survey [1] 들어가며 Image Segmentation에 어떤 논문들이 있는지 overview해보고자 survey논문부터 읽고자 합니다. 참고한 논문은 Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey입니다. 앞으로 사용할 여러 figure, table들은 기본적으로 출처가 이곳이라고 생각해주시면 좋을 것 같습니다. 1.INTRODUCTION 1.1. Image Segmentation task를 어떤 문제로 정의했는지에 대해, Segmentation 종류에 따라 설명해주었습니다. Sementic Segmentation: class만 구분 classifing pixels with semantic labels Instance Segmentation: 객체를 구분 (객체1, 객체2, ..
Image Segmentation 공부를 시작하며 들어가며 Image Segmentation은 현업에서 많이 사용되고 있는 vision쪽 task입니다. 최근에 Image Segmentation 모델을 다뤄볼 기회가 있어, 이번 기회에 해당 분야에 대한 기초적인 정리를 하고자 합니다. 용두사미가 되지 않도록 목표 설정을 한 후에 목표들을 하나씩 진행하고자 합니다. 목표 설정 목표 1: Image Segmentation Survey 정리하여 블로그 업로드 (결과물은 블로그 글이 되겠네요.) 목표 2: Image Segmentation 모델 대표 모델, 최신 모델 논문, 코드 분석 (결과물은 논문 분석은 블로그 글, 코드 분석은 ipynb로 작성해볼까 합니다.) 목표 3: Image Segmentation task의 최신 논문 중에 TensorFlow로만 ..
[논문 리뷰] Distilling the Knowledge in a Neural Network 소개 안녕하세요. 오늘은 딥러닝 모델의 경량화 방법 중 하나인 지식 증류(Knowledge Distillation)의 첫 논문인 Distilling the Knowledge in a Neural Network 에 대해서 리뷰하려고 합니다. 오늘은 논문 전체에 대한 리뷰는 아니고 논문의 핵심 아이디어를 수식으로 의의를 밝히는 부분에 대한 설명을 하려고 합니다. 2.1 "Matching logits is a special case of Distillation" 이 단락에 식(2)와 식(3)이 소개되어 있습니다. 이 식(2)에서 식(3)으로 근사할 수 있다고 설명되어 있는데, 이에 대해 자세히 설명이 안되어 있었습니다. 설명을 하기에 앞서, 논문에선 "temperature(T)가 magnitude of the..
[파이썬, python] 백준 1967 - 트리의 지름 트리의 지름 문제 dp를 사용해서 문제를 풀었는데 다른 사람들은 bfs를 사용해 풀어 정리하게 되었다. 트리의 지름에 대한 개념이 있어야 풀 수 있는 문제인 것 같다. 핵심 아이디어: 트리에선, 임의의 노드에서 가장 먼 점이 가장 거리가 먼 두 점(지름의 양 끝) 중 하나의 점 많은 사람들이 푼 방식은 bfs를 두번 사용해주는 것이었다. 1. bfs를 통해 임의의 노드로부터 가장 먼 노드A를 구해준다. => 이때의 노드 A는 트리 지름의 한 점이 된다. 2. bfs를 통해 노드A로부터 가장 먼 노드B를 구해준다. => 이때의 노드 B는 트리의 나머지 한 점이 된다. 중요한 아이디어는 1번의 " 임의의 노드에서 가장 먼 점이 가장 거리가 먼 두 점 중 하나의 점"이라는 것이다. 이에 대해 귀류법으로 증명한..
분할 정복을 이용한 거듭 제곱 예를 들어 3^5 = 3x3x3x3x3로 5번의 반복이 있어야한다. 즉 n 거듭 제곱을 위해선 시간 복잡도가 O(n)이어야 한다. 하지만, 분할 정복을 이용하면 O(logn)으로 값을 얻을 수 있다. C^n = C^(n/2) * C^(n/2) (if n % 2 == 0) C^((n-1)/2) * C^((n-1)/2) else 이러한 방법을 사용해야 하는 알고리즘 문제들의 특징은 n > 10^7이상일 때다. 파이썬 기준, 1초에 10^7번의 작업이 가능하다. 만약 n이 이보다 높다면, O(n)으로 해결할 수 없어, 분할 정복을 이용한 거듭 제곱을 활용해야 할 가능성이 높다. 참고 문제 https://www.acmicpc.net/problem/11444 11444번: 피보나치 수 6 첫째 줄에 n이 주어진다..
Python - itertools 알고리즘에서 사용되는 iteration 기능들 1. permutations(iteration,k) iteration에서 k개를 뽑아 순열을 반환해줍니다. 2. combinations(iteration,k) iteration에서 k개를 뽑아 조합을 반환해줍니다. 3. combinations_with_replacement(iteration,k) iteration에서 k개를 뽑아 중복조합을 반환해줍니다. 4. product(iterationA,iterationB) 두 개의 iteration에 대한 데카르트 곱을 반환해줍니다. # 백준 관련 문제들 https://www.acmicpc.net/problem/15657
그래프 이론 - 플로이드워셜 알고리즘 나무위키를 기반으로 정리하였습니다. 플로이드 워셜을 그래프에서 가능한 모든 노드 쌍에 대한 최단 거리를 구하는 알고리즘입니다. data[a][b] = min(data[a][b], data[a][k]+data[k][b]) 가 핵심코드입니다. a-> b 로 바로 가는게 더 빠르냐 a->k->b 로 k를 거쳐서 가는게 더 빠르냐 더 빠른 놈으로 data[a][b]를 업데이트해라. 내가 헷갈렸던 부분은, D(2,3) = min(D(2,3),D(2,1)+D(1,3))이라고 하자. 이때 k는 1이다. 만약 D(2,1) 의 최소가 D(2,5)+D(5,1)이라면, 최적이 되는가? 였다. 이에 대한 답은 아래와 같다. 2->5->3이서 최솟값이 되는 과정은 (2->5->1)->3 순이 아니라 2-> ( 5->1->3) ..
[linux] 리눅스 구글 드라이브 다운로드 하기 (gdown) 원격으로 접속하는 서버에 외부 파일을 업로드하기 위해선, 본인의 컴퓨터에 해당 파일을 다운받은 후, 그 파일을 다시 그 서버로 업로드시켜줘야 했습니다. 그렇지만 google drive에 있는 파일을 다운받을 때에는 gdown을 사용하여 간편하게 다운받을 수 있습니다. 순서 1. pip install gdown # to upgrade pip install --upgrade gdown gdown이라는 패키지를 설치해줍니다. 순서 2. 다운받을 파일의 id를 복사해줍니다. 파일의 id를 얻기 위해 #2-1 파일을 우클릭한 후, 공유 버튼을 누릅니다. #2-2 링크 복사를 통해 해당 파일의 링크를 얻습니다. #2-3 링크 중에서 id의 위치부분을 복사해줍니다. 예시: https://drive.google.com..

반응형