반응형 [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. [CV] EfficientNet [출처]: EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural NetworksEfficientNet: 합성곱 신경망의 모델 확장을 재고하다저자: Mingxing Tan, Quoc V. Le초록: EfficientNet은 합성곱 신경망(ConvNet)의 깊이, 너비, 해상도를 복합 계수를 사용하여 균형 있게 확장하는 새로운 방법을 제안합니다. 저자들은 모델 확장을 체계적으로 연구하고, 모든 차원을 균일하게 확장함으로써 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 그들은 신경망 아키텍처 검색을 통해 새로운 기본 네트워크 EfficientNet을 설계하고, 이를 확장하여 이전의 ConvNet보다 더 나은 정확도와 효율성을 가진 모델들을 얻습니다... 2024. 6. 7. [CV] SPPNet [출처]: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition요약: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition소개문제점: 기존의 심층 합성곱 신경망(CNN)은 고정된 크기의 입력 이미지를 필요로 하며, 이는 다양한 크기와 비율의 이미지를 처리하는 데 제한이 있다. 이를 해결하기 위해 이미지의 크기를 자르거나 왜곡하여 고정된 크기로 맞추지만, 이는 인식 정확도를 떨어뜨릴 수 있다.해결책: 공간 피라미드 풀링(SPP) 레이어를 도입하여 고정 크기의 입력 제약을 제거하고, 다양한 크기와 비율의 이미지를 처리할 수 있는 SPP-n.. 2024. 6. 7. [CV] FPN [출처]: Feature Pyramid Networks for Object Detection 문서는 Feature Pyramid Networks(FPN)와 이들의 객체 탐지 및 분할에 대한 응용에 대해 다루고 있습니다. 주요 내용을 요약하면 다음과 같습니다:Feature Pyramids 소개:전통적인 이미지 피라미드는 메모리 제약과 훈련 및 테스트 간의 불일치로 인해 엔드 투 엔드 훈련에 적합하지 않습니다.ConvNet의 내재된 다중 스케일, 피라미드형 특징 계층을 활용하여 다중 스케일 특징 표현을 할 수 있습니다.Single Shot Detector(SSD):SSD는 ConvNet의 특징 계층을 사용하지만 작은 객체를 탐지하는 데 중요한 고해상도 맵을 재사용하지 못합니다.Feature Pyramid .. 2024. 6. 7. [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. 이전 1 다음 반응형
