소신의 블로그생활

안녕하세요 ! 소신입니다. YoLo는 정확도를 조금 포기하고, 속도를 Real-Time 수준으로 끌어올린 모델입니다. 모델링 자체도 2stage로 학습해야했던 R-CNN 시리즈에 비해선 훨씬 간단한편입니다. # YoLo v1 YoLo는 원본 이미지를 448x448의 크기로 변환합니다. convolutional network로 Feature map을 추출한 뒤, fc layer에서 각 좌표별 object의 위치와 object 여부, class를 예측합니다. 마지막으로 NMS를 통과시켜 ground truth와 IoU를 계산했을 때 가장 높은 점수를 가진 예측 박스만 남기고 제거합니다. 위의 글만 보면 조금 헷갈릴 수 있는데, Faster R-CNN에서 SxS의 Grid별로 Anchor를 설정해서 box를 ..

안녕하세요 ! 소신입니다. R-CNN이랑 Fast R-CNN은 거의 논문리뷰만 하고 구현은 안했는데, Faster R-CNN은 구현까지 해보았습니다. (근데 오류가 있는것 같음..) # Faster R-CNN 구조 Faster R-CNN의 구조는 Fast R-CNN에 Region Proposal Network(RPN)를 추가한 모델입니다. Fast R-CNN의 단점 Selective Search의 CPU로 연산 (연산 시간의 Bottleneck) Faster R-CNN의 해결 방안 Region Proposal을 모델에서 처리 이로 인해 진정한 end-to-end 학습이 가능한 모델이 되는데요, 근데 학습과정이 생각보다 까다로웠습니다. # Faster R-CNN 학습 과정 흔히 Backbone이라고 부르는..

안녕하세요 ! 소신입니다. 사용법 + 예제 코드까지 이해하고 찾기 쉽게 정리해놓았습니다 찾기 : CTRL+F로 검색어를 입력해보세요 #np.nan #np.inf np.nan + 1 => np.nan 1 + np.nan => np.nan np.inf + 1 => np.inf 1 + np.ifn => np.inf #vstack #hstack #numpy 배열 합치기, 가로 합치기, 세로 합치기, 열 합치기, 행 합치기 # vstack a = np.ones((1,5)) # 1x5 b = np.ones((1,3)) # 1x3 d = np.c_[a,b] # 1x8 d, d.shape # OUT >>> array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]]), (1, 8) # hstack a = ..

안녕하세요 ! 소신입니다. 메이플 M 초스피드 육성법입니다. # 메이플 M의 이점 1. 메이플 유니온 효과 무려 4칸짜리 유니온 효과 + 공격력 / 마력 20 증가를 상시 유지할 수 있게 해줍니다 공/마 20이면 부케 키울때 초반에 엄청 큰 혜택입니다 ㄷㄷ 2. 매일매일 700마일리지 3분 투자로 1년 365일 700마일리지를 받을 수 있습니다 !! 한달이면 21,000마일리지를 얻을 수 있는 것이죠 # 서버 선택 사람이 많은 서버 or 이벤트 (메가버닝)중인 곳에서 시작하시면 됩니다 ! 메가버닝이 중요합니다 ! 쌩으로 처음부터 키우려면 오래걸리고 힘듭니다 ㅠㅠ 만약 지금 메가버닝 이벤트를 진행중이지 않더라도 주기적으로 메가버닝 이벤트를 하니까 날짜 맞춰서 시작하시면 되겠습니다 ㅎㅎ 메가버닝 이벤트 중인..

안녕하세요 ! 소신입니다 Image Classification은 SeNet을 마지막으로 우선 마무리를 하고, Object Detection 모델들의 논문 리뷰를 해보려고 합니다. 최종적으로 나만의 실시간 영상처리 모델을 구축하는 것이 목표 ! # 기존의 Object Detection 당시 Object Detection 모델의 성능은 정체되어있었는데요 기존에는 Sliding Window 방식으로, 물체가 있을만한 곳을 하나씩 탐색하여 물체를 탐색했습니다. 이는 일일히 분류를 진행해야하기 때문에 연산량이 많고 연산시간이 오래걸려 비효율적인 방식이죠. 왜? 라고 생각하실수 있는데 Sliding window 방식은 크기가 고정되지 않아 여러 크기로도 순차적으로 계산해야하기 때문에 경우의수가 기하급수적으로 늘어나..

안녕하세요 ! 소신입니다. 2017년 마지막 ILSVRC대회에서 1등을 한 SeNet 모델입니다. 사실 모델이라고 하기는 조금? 애매하고 새로운 Block이라고 할 수 있습니다. 최근 연구에서 네트워크 내부 피쳐간의 공간적 상관성을 학습하는 메커니즘으로 CNN이 좀 더 강력하게 될 수 있다는 것을 확인했습니다. 따라서 이러한 연구에 맞춰 CNN 내부 Feature들의 중요도를 학습하는 SeNet이 탄생하게 된 것이죠 SeNet을 활용하면, 적은 Complexity의 증가로 Performance의 증가를 가져올 수 있습니다. # SeNet의 원리 SeNet은 위와같이, WxH의 Feature Map을 Squeeze (압축)하는 첫 번째 단계가 있습니다. 논문상에선 편리상 Global Average Pool..

안녕하세요 ! 소신입니다. 최근에 블루투스 마우스랑 키보드를 사용하면서, 건전지를 새걸로 갈아줬는데도 불구하고 중간중간 계속 툭툭 끊기는 상황이 발생하는 경우가 있습니다. 이런 현상이 발생하는 이유는 대부분 배터리 절약 모드가 자동적으로 실행될 때 발생하는데요 한번 해결해봅시다 !! 아래 검색에서 장치 관리자를 검색해줍니다. 그러면 이렇게 장치관리자가 켜지게 되는데요, 밑으로 내리면 휴먼 인터페이스 장치가 있습니다. USB 입력 장치를 우클릭하고 속성을 클릭해줍니다. 전원 관리 탭에서 전원을 절약하기 위해 컴퓨터가 이 장치를 끌 수 있음(A)을 체크 해제해줍니다. 이렇게 하고나서 좀 있으면 괜찮아지는 것을 확인하실 수 있습니다.

안녕하세요 ! 소신입니다. 실수로 windows + H버튼을 누르면 한글을 입력할 대 키보드 자음 모음이 분리돼서 타이핑이 됩니다 ㅠㅠㅠ 몇번 겪고나니 완벽한 해결법을 찾아냈습니다 ! 키보드에서 windows + r 을 눌러서 실행을 켜주세요 실행에 tabtip을 입력하고 확인을 눌러주세요 ! 그러면 하단에 이렇게 키보드가 나타나게 됩니다. 대충 ESC누르고나면? 키보드가 다시 잘 입력되기 시작합니다. +++추가) 혹시라도 실수로 저걸 닫고나서 다시 windows + h 를 누르셨다면? 저 프로세스를 오른쪽클릭 + 작업 끝내기해서 종료하신 다음에 위의 과정을 반복하시면 됩니다 ! 감사합니당

안녕하세요 ! 소신입니다. 메이플 44번째 신규직업 카인이 나왔습니다. 아델 이후 약 1년만에 나온 직업이자, 카데나 이후 3년 4개월만에 등장한 노바족입니다. 궁수로는 패스파인더 이후 2년만에 등장했네요 # 링크 스킬, 유니온 효과 링크 스킬 : 프라이어 프리퍼레이션 (2레벨) 링크 스킬 효과 : 적 8명 처치, 혹은 보스 몬스터에게 17번 공격 적중 시 사전 준비 1번 완료, 사전 준비를 5번 마치면 20초 동안 데미지 17% 증가 (재발동 대기시간 40초) 유니온 효과 : DEX 증가 (10/20/40/80/100) # 스킬 트리 사냥 주력스킬 2~3차를 지나면서 조금씩 형태가 바뀌는데 똑같이 찍어주시면 됩니다. 이동스킬 스탭 / 와이어 / 스위프트 더블점프는 크게 상관없는데 순간이동스킬이나 로프스..

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