VGGNet (2014)는 옥스퍼드 대학의 VGG(Visual Geometry Group) 팀이 개발한 CNN 구조로 2014년 이미지넷 챌린지에서 우수한 성과를 얻은 구조임, VGGNet은 많은 연구에서 베이스라인으로 사용됨 (ICLR 2015) 차후의 공부나 연구에서 반드시 필요할 것 같아서 정리해보기로함. ICLR 2015 1. Introductions 이미지넷 챌린지를 통해서 비전 모델들이 도전하였는데 high-dimensional shallow feature encodings 부터 deep ConvNet까지 다양한 large-scale image classification system들을 실험할 수 있었다. 이 논문은 CNN에서 depth가 어떤 방식으로 성능에 관여하는가를 보여주기 위함이다. ..

128만 훈련, 5만 검증, 10만 테스트 데이터로 1000종으로 사진을 분류하는 문제이다. 2012년 AlexNet부터 CNN활용을하였음

우선 '파싱'이란 무엇일까? cs적인 부분으로 생각해보았을 때 주로 문자열이나 파일의 내용을 읽고, 그 구조나 의미를 분석하여 사용자나 프로그램이 원하는 형태로 변환하는 것을 가리킨다. -> 터미널 인자를 읽고, 그 인자들의 의미와 구조를 이해하고, 이를 프로그램 내에서 사용 가능한 형태로 변환하는 과정을 가리킨다. parser는 argparse.ArgumentParser( )로 생성된 객체의 참조인다. 이 'Parser' 객체는 주로 두 가지 주요 역할을 함. 1. 인자 정의 : add_argument 메서드를 통해서 인자의 이름이나 타입, 기본값, 도움말 메시지 등을 지정할 수 있다. 2. 인자 파싱: parse_args 메서드로 터미널에서 제공된 인자를 파싱한다. 지금 내가 헷갈리는 점은 train..

https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/main/INSTALL.md 5시간을 왜 pytorch3d가 install이 안돼서 끙끙됐는데 알고보니 굉장히 간단한걸 깨달았다. 분명 위의 사이트를 그대로 따라하면 된다는 건 다들 알고있겠지. 하지만, 그대로 따라할 때 내가 놓친 부분이 있다. 아래에 설명하였다. pytorch3d를 깔려면 cuda10.1이 필요하다는 오해가 있을 수 있는데 사실 상관 ㄴㄴ함. CUDA11.6도 가능 1. CUDA 11.6 2. Python 3.9 3. Pytorch 1.13.0 # Step1. 위 사이트 그대로 다운받는다. conda create해서 도화지에서 시작하기 conda create -n pytorch3d python=..

딥러닝을 공부하던 중 수 많은 개념들이 계속 만들어지고 배웠던 개념들이 반복되어 나오는 것의 연속이다. 이 때 중요한 것은 배웠던 개념을 잘 정리해 쉽게 꺼내 읽을 수 있는 편리함이라고 생각한다. 옵시디언의 그래프 뷰로 종속적인 관계를 나타낼 수 있다. 머리속에서 잘 정돈 되지 않았던 스키마를 직접 그릴 수 있다는 점에서 굉장히 도움되는 툴인 것 같다.