728x90 [PyTorch] 주요 개념 PyTorch는 페이스북의 AI 연구팀에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 특히 연구와 개발 환경에서 많이 사용됩니다. PyTorch는 텐서 계산 및 동적 계산 그래프를 기반으로 하며, 이를 통해 복잡한 모델을 쉽게 설계하고 디버깅할 수 있습니다. PyTorch의 핵심 개념과 기능을 소개하겠습니다.1. 텐서(Tensor)텐서는 PyTorch의 기본 데이터 구조입니다. 텐서는 N차원의 배열로, 수학적 연산을 수행하는 데 사용됩니다.텐서는 torch.Tensor 클래스를 사용하여 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 2x3 행렬을 생성하려면 다음과 같습니다.import torchx = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])2. 자동 미분(Autograd)Autograd는 PyT.. 2024. 6. 8. [MMDetection] 6주차: 실무 적용 및 확장 학습 강의 목표실무에서 MMDetection을 활용하여 프로젝트를 수행하는 방법을 학습한다.모델 배포 및 운영 방법을 이해한다.최신 연구 동향 및 확장 학습 자료를 소개한다.강의 구성15강: 실무 적용 사례 (45분)내용MMDetection을 활용한 실제 프로젝트 사례 소개다양한 산업 분야에서의 객체 검출 적용 사례실무 적용 시 고려 사항 및 문제 해결 방법활동실제 프로젝트 사례 탐색Q&A 시간16강: 모델 배포 및 운영 (60분)내용학습된 모델을 배포하는 방법 소개모델 최적화 및 경량화 기법 (예: TensorRT, ONNX)실시간 추론을 위한 API 서버 구축 방법활동모델 배포 및 최적화 예제 코드 작성실시간 추론 API 서버 구축 실습17강: 최신 연구 동향 및 확장 학습 (45분)내용객체 검출 분야의 .. 2024. 5. 31. [MMDetection] 5주차: 프로젝트 발표 및 심화 학습 강의 목표수강생들이 진행한 프로젝트를 발표하고 피드백을 받는다.MMDetection의 심화 기능을 학습한다.Custom 데이터셋을 사용한 모델 학습 및 최적화 방법을 이해한다.강의 구성12강: 프로젝트 발표 (60분)내용수강생 프로젝트 발표발표 후 피드백 및 Q&A 시간활동각 팀/개인의 프로젝트 발표 (프로젝트 주제, 데이터셋, 모델, 결과 등)피드백 제공 및 개선 사항 논의13강: 심화 학습 (60분)내용MMDetection의 심화 기능 소개Custom 데이터셋 사용 방법모델 튜닝 및 최적화 방법활동Custom 데이터셋 예제 탐색Q&A 시간14강: 종합 토론 및 Q&A (60분)내용강의 내용 종합 정리추가 학습 자료 및 참고 문헌 소개전체 Q&A 시간활동토론 및 의견 교환최종 피드백 및 수료식강의 자료.. 2024. 5. 31. [MMDetection] 4주차: 모델 평가 및 시각화 강의 목표학습된 모델을 평가하고, 결과를 분석하는 방법을 이해한다.객체 검출 결과를 시각화하는 방법을 학습한다.강의 구성9강: 모델 평가 (45분)내용학습된 모델의 평가 방법 소개주요 평가 지표 설명 (mAP, Precision, Recall 등)평가 스크립트 사용 방법활동평가 스크립트 실행 예제 탐색Q&A 시간10강: 결과 시각화 (45분)내용객체 검출 결과를 시각화하는 방법 소개inference_detector 및 show_result_pyplot 함수 사용법결과 시각화 시 발생할 수 있는 문제와 해결 방법활동시각화 예제 코드 탐색Q&A 시간11강: 프로젝트 실습 (60분)내용개인 또는 팀 프로젝트 주제 선정데이터셋 준비, 모델 설정 및 학습, 평가 및 시각화 전 과정 실습활동프로젝트 계획서 작성팀별.. 2024. 5. 31. [MMDetection] 3주차: 모델 설정 및 학습 강의 목표MMDetection 설정 파일의 구조를 이해한다.다양한 객체 검출 모델을 설정하고 학습하는 방법을 학습한다.강의 구성6강: 설정 파일 이해 (45분)내용MMDetection 설정 파일의 구조와 주요 구성 요소 설명모델 설정, 데이터 설정, 학습 하이퍼파라미터 등 주요 항목 설명설정 파일 수정 방법활동설정 파일 예제 탐색Q&A 시간7강: 모델 선택 (45분)내용다양한 모델 아키텍처 소개 (Faster R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet 등)각 모델의 특징 및 적용 사례 설명프로젝트에 적합한 모델 선택 방법활동각 모델의 논문 읽기 및 이해모델 선택 실습8강: 학습 설정 및 실행 (60분)내용설정 파일 수정 및 학습 준비학습 스크립트 실행 및 로그 분석학습 과정 모니터링 및 문제 해.. 2024. 5. 31. [MMDetection] 2주차: 데이터 준비 강의 목표객체 검출에 사용되는 주요 데이터셋을 이해한다.COCO 데이터셋을 다운로드하고 전처리하는 방법을 학습한다.강의 구성4강: 데이터셋 이해 (45분)내용객체 검출에 사용되는 주요 데이터셋 소개 (COCO, VOC, Cityscapes 등)각 데이터셋의 구조와 어노테이션 형식 설명데이터셋 선택 기준 및 용도활동각 데이터셋의 예시 이미지 및 어노테이션 파일 탐색Q&A 시간5강: COCO 데이터셋 준비 (75분)내용COCO 데이터셋의 구성 및 다운로드 방법 설명데이터셋 디렉토리 구조 설정COCO 데이터셋 전처리 및 변환활동실습: COCO 데이터셋 다운로드 및 디렉토리 구조 설정실습: 데이터셋 전처리 스크립트 작성 및 실행강의 자료4강 자료슬라이드: 주요 객체 검출 데이터셋 소개 및 구조 설명자료: 데이터.. 2024. 5. 31. [MMDetection] 1주차: MMDetection 소개 및 환경 설정 강의 목표MMDetection과 객체 검출의 기본 개념을 이해한다.MMDetection을 설치하고 환경을 설정한다.강의 구성1강: 강의 소개 (30분)내용강의 목표 및 일정 안내객체 검출의 개요 및 응용 분야 소개강의 평가 방법 안내활동강사 소개 및 수강생 자기소개Q&A 시간2강: MMDetection 소개 (30분)내용MMDetection의 특징 및 주요 기능 설명MMDetection이 지원하는 모델 아키텍처 및 백본 소개MMDetection의 실제 적용 사례 및 데모활동MMDetection의 공식 웹사이트 탐색데모 영상 시청 및 이해3강: 환경 설정 (60분)내용Python, Conda, PyTorch 설치MMDetection 설치 및 기본 구조 설명활동실습: Python 및 Conda 설치실습: P.. 2024. 5. 31. [MMDetection] 강의 목차 강의 개요강의명: MMDetection을 활용한 객체 검출목표: 수강생들이 MMDetection 툴킷을 사용하여 객체 검출 모델을 설정하고 학습하며 평가할 수 있도록 함대상: 컴퓨터 비전 및 딥러닝에 관심이 있는 대학생, 대학원생, 연구원 및 개발자선수 지식: Python, PyTorch 기본 지식, 딥러닝 기본 개념강의 일정1주차: MMDetection 소개 및 환경 설정1강: 강의 소개강의 목표 및 일정 안내객체 검출 개요 및 응용 분야2강: MMDetection 소개MMDetection의 특징 및 주요 기능지원하는 모델 아키텍처 및 백본 소개3강: 환경 설정Python, Conda, PyTorch 설치MMDetection 설치 및 기본 구조 설명2주차: 데이터 준비4강: 데이터셋 이해객체 검출에 사.. 2024. 5. 31. [MMDetection] MMDetection 소개 MMDetection은 OpenMMLab 프로젝트의 일부로, PyTorch 프레임워크를 기반으로 하는 객체 검출 라이브러리입니다. 다양한 객체 검출 알고리즘을 통합하여 사용자가 쉽게 객체 검출 모델을 학습하고 평가할 수 있도록 설계되었습니다. MMDetection은 연구자와 엔지니어들이 빠르고 효율적으로 객체 검출 작업을 수행할 수 있도록 다양한 기능과 도구를 제공합니다. 다음은 MMDetection의 주요 특징입니다:모델 다양성: MMDetection은 여러 최신 객체 검출 모델을 지원합니다. 여기에는 Faster R-CNN, Mask R-CNN, RetinaNet, SSD, YOLO 등 다양한 아키텍처가 포함됩니다.모듈화된 디자인: 모든 구성 요소가 모듈화되어 있어 사용자가 쉽게 자신의 모델을 구성하.. 2024. 5. 31. [PyTorch] 21주차: AutoML 및 하이퍼파라미터 튜닝 강의 목표AutoML(Auto Machine Learning) 개념 및 중요성 이해다양한 AutoML 도구와 하이퍼파라미터 튜닝 기법 학습AutoML 및 하이퍼파라미터 튜닝을 활용한 모델 성능 최적화 경험강의 내용1. AutoML 개념 및 중요성AutoML 소개AutoML이란?AutoML의 필요성 및 이점주요 AutoML 도구H2O.aiGoogle AutoMLAutoKerasAuto-sklearn2. AutoML 도구 사용법H2O.ai 사용 예제import h2ofrom h2o.automl import H2OAutoML# H2O 서버 시작h2o.init()# 데이터 로드 및 H2O 프레임으로 변환data = h2o.import_file("path/to/your/dataset.csv")train, test.. 2024. 5. 31. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
