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개발자, 나의 커리어에 대한 고민개발자노트/Programmer 2024. 2. 25. 20:35
부스트캠프 두런두런 세션에서 좋은 질문들을 던져주셨다. 그 질문에 대한 답변을 통해서 내 커리어에 대한 계획을 정리해 보려 한다. - 내가 좋아하는 것 문제 풀기, 수학 심화 문제 풀기, 물리 식을 코드로 구현하기, 디버깅하기, 남에게 긍정적인 영향력 주기, 내가 소속된 집단이 잘 되기, 즐겁게 일하기, 일하면서 보람 얻기, 반복되는 업무 자동화하기, 인사이트 얻기, 세상에 기여하기 - 내가 좋아하는 산업과 그 이유는? 미디어 - 사람들을 즐겁게 한다. 나도 즐겁다. 로보틱스 - 앞으로 폭발적인 수요가 있을 것이고, 기계와 물리 등 내가 배운 지식을 모두 접목하고 활용할 수 있다. - 산업의 유명한 Player 기업은? 미디어 - 넷플릭스, 유튜브, 티빙, 로보틱스 - Nuro, 우아한 형제들, amaz..
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[부스트캠프 AI tech] 16주차 주간회고 (02/19~02/23)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2024. 2. 23. 21:11
💗한 주의 평가 최종 프로젝트를 하게 되면서 협업에 어려움을 느꼈다. 어떤 task를 해야할지 전체적인 그림이 그려지지 않으니까 각자 알아서 하게되고 협업을 하는 것 같다는 느낌이 잘 들지 않았다. 개인적으로 힘든 일들도 많아서 집중이 떨어졌다. 그래도 강의를 열심히 들었고 공부한 내용을 잘 정리해서 뿌듯했다. 이제 슬슬 서류를 넣고 면접을 준비해야 할 것 같다. 📖주간 학습 내용 - Semantic segmentation 모델들 2024.02.22 - [Computer Vision & AI/Computer Vision] - [Segmentation] DeconvNet, SegNet, FC DenseNet, DeepLab, DilatedNet [Segmentation] DeconvNet, SegNet, ..
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[Segmentation] DeconvNet, SegNet, FC DenseNet, DeepLab, DilatedNetComputer Vision & AI/Computer Vision 2024. 2. 22. 17:55
2024.02.10 - [Computer Vision & AI/Computer Vision] - Semantic Segmentation - FCN Semantic Segmentation - FCN FCN Fully Convolutional Network end-to-end 딥러닝 모델의 기본인 FCN https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf end-to-end 딥러닝 모델 입력부터 출력까지 프 venypark.tistory.com FCN의 한계 객체의 크기가 크거나 작은 경우 예측을 잘 못함 큰 객체 - 유리창에 비친 자전거가 자전거..
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[논문리뷰] Depth Anything : Unleashing the Power of Large-Scale Unlabeled DataComputer Vision & AI/논문리뷰 2024. 2. 21. 02:31
github : https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything Keyword : Semantic-Assisted Perception, Depth estimation, unlabeled image Depth Anything은 강건한 단안 카메라 depth estimation 기술이다. 어떤 환경의 이미지에서도 가능하게 하기 위해서, 62M의 매우 큰 언라벨드 데이터를 사용하였고, automatic하게 annotation하였다. 그 결과 일반화 에러를 줄였다. 데이터 증강 툴을 사용했고, 사전 학습된 인코더로 이전의 풍부한 정보를 상속받는다. depth 추론 영역에서 SOTA를 달성했다. labeled와 unlabeled 이미지를 모두 사용한다. Monocular Depth ..
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[부스트캠프 AI tech] 15주차 주간회고 (02/13~02/16)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2024. 2. 16. 18:56
💗한 주의 평가 연휴의 후유증은 대단했다! 최종 프로젝트를 본격적으로 시작했다. 막막했지만 이번주 모더레이팅을 잘 해서 기초를 잘 잡아놓은 것 같아 뿌듯하다 ㅎㅎ 📖주간 학습 내용 2024.02.10 - [Computer Vision & AI/Computer Vision] - Semantic Segmentation - FCN Semantic Segmentation - FCN FCN Fully Convolutional Network end-to-end 딥러닝 모델의 기본인 FCN https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf end-to-e..
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[Semantic Segmentation] FCNComputer Vision & AI/Computer Vision 2024. 2. 10. 17:44
FCN Fully Convolutional Network end-to-end 딥러닝 모델의 기본인 FCN https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf end-to-end 딥러닝 모델 입력부터 출력까지 프로세스를 하나의 모델로 구현한 것 특징 VGG 네트워크 backbone을 그대로 사용 VGG 네트워크의 FC Layer (nn.Linear)를 Convolution으로 대체함 Transposed Convolution을 이용해서 Pixel Wise prediction을 수행함 VGG 3x3의 convolution을 깊게 쌓아서 적은 파라미터..
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[부스트캠프 AI tech] 13주차 주간회고 (01/29~02/02)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2024. 2. 2. 20:41
💗한 주의 평가 일주일이 길다면 길었고 짧다면 짧았다. 많은 것을 했다. 대회 관련해서는 좋은 방법을 빠르게 찾아서 시간을 아낄 수 있었다. 화요일은 오프라인 모임을 하고 멘토님과 식사를 했다. 오프에서 뵈어서 너무 반갑고 좋았다. 운영진분을 인터뷰 하는 진귀한 경험도 해봤다 ㅎㅎ.. 목요일은 멘토링으로 면접 스터디를 봤는데 힘들지만 정말 좋은 경험이었다. 내 자신에게 충격을 받았다 (ㅋㅋ...) 최종 프로젝트 주제가 정해져서 진행되고 있다. 잘 진행될 수 있길!! 📖주간 학습 내용 Data Centric 이론 OCR 대회 진행 데이터 증강 EAST 모델 공부 최종 프로젝트 주제 정하기 면접 스터디 Keep - 면접 스터디를 통해 나를 보다 멘토링 시간에 면접 스터디를 진행했는데, 준비하면서 너무 마음이..
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[부스트캠프 AI tech] 12주차 주간회고 (01/22~01/26)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2024. 1. 26. 20:47
💗한 주의 평가 OCR을 처음 경험해봤다. 문서 이미지가 이전에 경험해 본 이미지들과 특징이 달라서 초반에는 뭘 해야할지 헤메었다. 일단 대회의 기본 세팅을 해놓고 베이스 코드로 학습을 진행했는데 기본 세팅만으로 F1 score 0.8이 넘었다. 추론 결과를 시각화해서 살펴보니 무엇이 문제인지, 성능을 높이려면 어떤 문제에 포커스를 맞춰야 하는지 알 수 있었다. 그리고 팀원들과 즐겁게 회의하면서 진행해서 좋았다. Annotation 가이드를 정할 때 정말 다양한 케이스가 많아서 룰을 정하는 것이 쉽지 않았다. 또 룰은 정했더라도 이것을 가이드 문서로써 언어로 알아듣기 쉽게 표현하는 것도 어려웠다. 예시 이미지를 첨부하면 이해에 많은 도움이 된다. 개발자로서 문서 표현 능력 또한 중요한 것을 다시금 실감하..
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대회가 끝났지만 DINO에 미련남아서 학습한 후기개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2024. 1. 23. 11:43
대회 마감 이틀전 DINO를 만났지만 backbone을 swinL로 하니 batch size를 1로 해야 겨우 CUDA out of memory 없이 돌았다. 어제 밤에 돌리고 약 14시간 정도만에 학습이 완료되었는데 제출하려고 하니 제출버튼이 비활성화 되었다. 하지만 제출을 못하더라도 눈으로라도 확인한 결과가 굉장했다! DINO가 배터리를 굉장히 잘 잡는다. 아래 그래프에서도 확인 가능하다. 실험 그래프 다른 모델들과 다르게 학습하면서 점점 우상향 하는 그래프는 아니고 심지어 하향하는 것처럼 보이기도 한다. 그러나 왼쪽의 y축 값을 보면 mAP 50의 값이 0.75~0.77사이로 큰 폭으로 감소하지는 않는다. 다른 클래스들의 결과도 상당하다. 다른 모델들과 비교하면 차이가 확실히 보인다. small은 ..
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데이터 제작의 중요성을 알아보자Computer Vision & AI/AI 2024. 1. 23. 11:11
서비스향 AI 모델 개발 과정 Project Setup - 모델 요구사항 (처리 시간, 정확도, 서빙 방식, 장비 사양 등) Data Preparation - 데이터셋 준비 (종류, 수량, 정답 라벨) Model Training - 모델 학습 및 디버깅 (요구사항 달성) Deploying - 설치 및 유지보수 (모니터링, 이슈 해결) Data centric : 모델은 고정하고 데이터를 변경해서 성능 올리기 Model centric : 데이터는 고정하고 모델을 변경해서 성능 올리기 첫 릴리즈까지는 50,50 사용 중인 모델의 성능 개선 시에는 80,20정도 데이터 관련 업무가 왜 이렇게 많을까? 왜 어려울까? 1.어떻게 하면 좋을지 알려져 있지 않음 출판되는 논문의 비율도 데이터 관련 : 모델 = 1: 9..