hye-log

🎇 오늘의 회고 오전에는 EDA 관련해서 이야기 해보고, 나는 실험했던 거 inference 코드.. 다시 작성해서 돌려봤는데 이번에는 실행은 되지만 제출하니 결과가 -1!!! 예전에 슬랙에서 나랑 같은 경험을 하신 분이 있는거 같아서 검색해보니까 뭔가 inference 중에 오류가 있었던 것으로 판단..(!!!) 그래서 다시 inference 해보니 제출은 되는데 성능이 높지는 않았다..(ㅎㅎ) 오후에는 augmentation 쪽 찾아보고, 이력서 피드백 피어세션을 진행했다. 사실 피어세션 전에는 이력서 피드백을 어떻게 하지 고민했는데 확실히 내가 놓친 부분들을 팀원들이 피드백해줘서 이력서에 고민할 부분이 생긴거 같다! 이력서에 Introduction 같이 나를 소개하는 부분도 넣고 싶은데 흠.. 어떻..

🎇 오늘의 회고 이번 주는 새로고침데이가 있는 주..(!!) 근 몇 주 동안 휴일 없이 달려왔는데 새로고침 할 수 있을지는 모르겠지만, 새로고침 하는 시간이 되었으면 좋겠다! 오늘은 주말동안 학습 돌렸던 거 확인하고 inference 해보는 데 하드웨어 쪽 에러가 나서 해결 방법 찾아보는 중... 음 그래도 안 되면 코드 쪽을 다시 손 보는 걸로... 오늘까지 이력서 제출이라 급하게 노션으로 작성했다. 사실 어떤 내용을 넣어야 하는지 미루고 미루다가 슬랙에 올린 다른 캠퍼분들 이력서 참고해서 제출했다. 예전에 영문으로 작성해둔 게 있긴 한데 국문으로 다시 작성했다~ 슬랙으로 작성하니까 확실히 깔꼼하고 좋음! 프로젝트 정리하다보니 인공지능 수업 때부터 컴비전, 랩실, 그리고 부캠까지 적을 프로젝트가 많아서..

🎄 오늘의 회고 오늘은 강의를 듣기보다는 baseline 코드랑 mmsegmentation 코드를 이해하는 데 시간을 썼다... mmsegmentation에서 다양한 모델을 제공해주므로 config 파일도 작성해보고, 실험도 돌려보고.. notion 페이지도 새로 만들고... 이번 주까지 이력서 제출이라 이력서도 써야 하는데 언제하지..(!!!) 분명 연말에 새로고침 데이가 있지만 쉴 수 없을 거 같은 예감이 든다😱 지난 주에는 회고가 엄청 길었던거 같은데 이번 주는 짧게 끝내고 쉬는 걸로....^-^..

🎄 개별학습 [5] FCN의 한계를 극복한 model 2 - 성능적인 측면에서의 극복 1. Receptive Field를 확장시킨 models 1) DeepLab v2 (1) DeepLab vs DeepLab v2 - conv에서 3x3 maxpool layer가 삭제됨 - fc6, fc7, fc8 layer가 추가됨 - ResNet-101 구조 사용 2) PSPNet (1) 도입 배경 - Mismatched Relationship : 객체들 간의 관계를 catch하지 못함 - Confusion Categories : categories 혼돈하여 예측 - Inconspicuous Classes : 객체가 작아서 잘 예측하지 못함 (2) Architecture - Pyramid Pooling Module ..

🎄 개별학습 [4] FCN의 한계를 극복한 model 1 - 성능적인 측면에서의 극복 1. FCN의 한계점 1) 객체의 크기가 크거나 작은 경우 예측을 잘하지 못함 - 큰 object의 경우 지역적인 정보로만 예측 - 같은 object여도 다르게 labeling - 작은 object가 무시될 수 있음 2) Object의 디테일한 모습이 사라지는 문제 - Deconvolution 절차가 간단하여 경계를 학습하기 어려움 2. Decorder를 개선한 models 1) DeconvNet (1) Architecture - Decorder를 Encoder와 대칭으로 만든 형태 - Conv Network : VGG16 사용 - Deconv Networks : Unpooling(디테일한 경계 포착), deconvol..