본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 6 autograd backward() grad zero() no_grad() 1. autograd 오늘은 모델 학습을 위해서 간단하게 알아보는 '알두면 쓸데가많은 신기한 잡학사전' pytorch Autograd에 대한 내용이다 많은 모델을 학습하다보면 맹목적으로 .backward()를 통해서 배치마다 모델의 역전파를 계산해서 가중치를 업데이트해주는 행동을 할때가 있다 이런경우 대부분 원리를 이해하기보다 원래 그런갑다 하는 마인드로 모델을 학습하게 될 수 있다 따라서 오늘은 이러한 부분에서 조금은..

✅5주차 회고 5주차 강의 양이 많았고 처음 보는 내용이 연속적으로 나와서 정리하기에도 힘들었다 -5주차 아쉬운 점- 강의 내용에 처음 접하는 내용이 많이 있어서 완벽히 이해하지는 못했다 많은 강의양 때문에 논문구현을 실천하지 못했다 마지막 강의 내용을 완벽하게 정리하지 못했다 -5주차 좋았던 점- 그럼에도 불구하고 다양한 task를 스스로 찾아보고 이해하면서 어느정도 성장했다 어려운 부분을 팀원들과 공유하고 토의하면서 서로 성장하였다 ✅6주차 목표 Week 6에서는 이러한 교훈을 기반 삼아 아래의 목표를 설정하려고 한다 실행 여부는 다음주 이 시간에 회고하면서 확인할 것이다 1일 1백준 유지하기🔥 최종 프로젝트 떠오를때 마다 기록하기 - 기록하는 습관 만들기📜 도메인 기초 프로젝트에 성적보다는 다양한 ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 5 What is 3D? 3D Data represent 3D Data sets 3D tasks 3D recognition 3D obejct detection 3D Segmentation Conditional 3D generation 1. What is 3D? 우리가 생활하고 살아가는 공간은 3D로 구성되어 있다 따라서 이 3D를 모델에 학습시키고 데이터적으로 표현할 수 있다면 더 많은 것을 딥러닝으로 구현할 수 있을 것이다 실제로 우리가 3D 세상을 어떻게 인식할까? 사실 우리가 인식하고 있는 ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 5 What is multi modal? Visual data & text 1. What is multi modal? Multi Modal은 무엇일까? 바로 다른 특성을 갖는 데이터들을 함께 이용해서 학습한 모델을 의미한다 우리가 일반적으로 Image나 Text와 같이 각각의 데이터를 활용해서 학습시키는 모델은 Unimodal이라고 한다 하지만 Multi Modal은 text와 image를 함께 활용해서 학습시킬 수 있다 즉, Multi Modal은 쉽게 말해서 사람의 판단처럼 여러 감각 기관들에..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 5 Conditional generative model Image translation GANs Pix2Pix Cycle GAN Perceptual loss 1. Conditional generative model 우리가 이전 시간에 배웠던 Gnerative Model을 한번 떠올려보자 간단히 Gnerative model의 output 또는 predict를 표현하자면 random sample 된 값이라고 할 수 있다 하지만 오늘 살펴볼 Conditional generative model은 조금 다..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 5 Landmark Localization Hourglass network DensePose RetinaFace detection object as keypoint conernet centernet ✅Intro 이번에 살펴볼 내용들은 Instance segmentation과 panoptic segmentation의 추가적인 내용으로 Landmark Localization 과 Detection object as keypoint이다 둘의 내용은 조금더 발전된 방법론과 앞에서 살펴본 방법론을 다른 분야..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 5 Instance Segmentation What is Instance? Mask R-CNN YOLACT YolactEdge Panoptic Segmentation What is Panoptic? UpsNet VpsNet ✅1. Instance Segmentation 우리는 지난 시간까지 Semantic Segmentation과 Object detection의 흐름을 살펴보았다 그러나 이러한 task들은 최근 들어서 연구가 활발하게 진행되지 않고 있다 그 이유는 무엇일까? 바로 Instance ..

✅4주차 회고 4주차 강의 양은 그렇게 많은 편은 아니었지만 내용면에서 처음접하는 용어들이 많았고 기초가 없는 부분도 있어서 추가적으로 찾아보는 시간이 더 많이 소모된 것 같다 -4주차 아쉬운 점- 강의 내용에 처음 접하는 내용이 많아서 스스로 찾아본 내용을 완벽하게 소화하지는 못했다 위의 이유로 인해서 공부 내용을 정리할 때 정확히 알지 못하는 부분은 넘긴 부분이 많이 있었다 강의 내용 뿐만 아니라 추가적인 개인 학습에 소홀 했던 것 같다 -4주차 좋았던 점- 처음 접한 내용이라고 하더라도 이해를 어느 정도 해서 task에 대한 이해를 확장할 수 있었다 스스로 찾아보면서 확실히 이해한 부분은 정리하였고 이를 통해서 논문을 읽고 실제로 2개의 모델을 구현했다 1일 1백준을 유지하였다 ✅5주차 목표 Wee..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 4 목차 What is Object Detection? Two-stage detector Single-stage detector Focal loss, RetinaNet Transformer in Detection 1. What is Object Detection? object detection task도 CV 분야에서 오랜시간 발전해온 분야이다 특히, 최근 자율주행과 사람 동작인식 등 산업적인 영역에서 응용될 가능성이 많은 분야이기 때문에 많은 기업들이 기술적으로 보유할려고 하는 분야이기도 하다 ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 4 목차 What is Semantic segmentation? FPN Unet DeepLab 1. What is Semantic segmentation? 우리가 일반적으로 CNN을 활용해서 또는 Attention 기법을 활용해서 CV 문제를 해결한다고 가정을 했을 때 가장 먼저 떠오르는 task는 Image Classifiaction이다 Image Classification의 대표적인 데이터 셋으로는 ImageNet, Cifar 등이 있는데 이런 Image Classification은 한 장의 ..

이번 글은 네이버 부스트 캠프 내용 중 추가로 공부가 필요하다고 여겨서 공부를 하고 작성한 글입니다 ✅ Week 4 목차 What is wandb? How to use wandb 1. What is wandb? 요즘 MLops라는 말이 심심치 않게 들린다 데이터 수집 - 전처리 - 모델 가공 - 실험 - 또는 서비스 배포 등 위의 일련의 과정을 관리할 수 있는 하나의 시스템을 MLops라고 하는데 실제로 딥러닝 모델을 개발하거나 연구를 할 때도 MLops를 이용할 수 있다 그중에서 특히 시각화 부분이나 자신이 학습한 모델을 비교하고 하이퍼 파라미터를 쉽게 튜닝할 수 있게 해준다 그러한 MLops의 한 종류로 이번에 잘펴 볼 것은 wandb이다 풀네임 Weight & bias로 딥러닝 모델의 학습 과정을 ..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 4 목차 Data Augmentation data augmentation? type of augmentation torch vision & albumentations Efficient Learning knowledg distillation semi-supervised learning self-training ✅ Intro 딥러닝을 학습하다 보면 항상 마주치는 문제, 고질적인 문제가 있다 바로 Data이다 Data가 문제라고 ?😢😢 처음 이 소리를 들으면 이해가 되지 않을 것이다 하지만 다르게 생각..