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[네부캠 AI tech] 8주차 주간회고 (12/26~12/29)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 12. 29. 20:50
💗한 주의 평가 목표 : 마무리를 잘 하자 결과 : 마무리를 잘 한 것 같다. 실전에서 도움되는 강의들이 많아서 좋았다. 특히 Streamlit을 통해 웹 배포를 실습해 볼 수 있어서 유익했다. Level1에서 함께했던 동료들과 서로를 응원하며 인사를 나누었다. 좋은 동료를 얻을 수 있어서 운이 좋았다. 📖주간 학습 내용 2023.12.29 - [개발자노트/네이버 부스트캠프 AI] - 동료 피드백을 읽으며 느낀점 정리 동료 피드백을 읽으며 느낀점 정리 💌 Level1의 마지막 날 선물을 받은 기분이다. 남이 나를 어떻게 보는지 알 수 있어서 좋았다. 회사에서 받았던 평가와는 또 다른 느낌이었다. 잘하는 것은 계속 잘하고 부족한 부분은 개선해서 venypark.tistory.com 2023.12.29 - ..
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동료 피드백을 읽으며 느낀점 정리개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 12. 29. 14:54
💌 Level1의 마지막 날 선물을 받은 기분이다. 남이 나를 어떻게 보는지 알 수 있어서 좋았다. 회사에서 받았던 평가와는 또 다른 느낌이었다. 잘하는 것은 계속 잘하고 부족한 부분은 개선해서 더 좋은 개발자가 되어야겠다. 돈 주고도 못 살 피드백을 리뷰해 본다. (다른 사람이 보는) 내가 잘하는 점 미처 생각하지 못했던 디테일도 정리한다. 각 팀원의 역량을 파악하고 끌어낸다. 전체적인 방향성을 잡는다. 일정 체크를 잘한다. 느리지만 꼼꼼하다. 새로운 인사이트나 아이디어 공유를 한다. 책임감이 있다. 팀원들과 함께 이익을 보려는 태도 필요한 게 무엇인지 파악한다. 침착하고 꼼꼼하게 진행한다. 💭 공통적인 의견이 꼼꼼하고 잘 챙긴다는 것이었다. 사실 나의 기본적인 성격은 덜렁거림이었는데 그걸 극복하기 위..
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마스크 착용 이미지 분류 경진대회 회고 (1) - 나의 기록개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 12. 24. 00:39
⛏삽질하기 서버와 플랫폼에 적응하고 삽질하느라 지난주 시간을 많이 썼다. 모델에 집중하기 위해 깃에 있는 모델보다는 그냥 로컬에서 먼저 시도했다. 일단 베이스 코드의 파일을 하나하나 보면서 분석했다. 노션에 정리하고 챗GPT한테 코드 설명 들으면서 정리했다. 전체적인 구조가 대강 잡혔다. sh사용하는걸 보고 배웠다. 셋팅을 해놓고 테스트하니 굉장히 편했다. 사전학습 모델과 하이퍼파라미터를 어느정도 세팅한 이후에 전처리, augmentation에 집중하였다. 학습용 이미지와 평가용 이미지를 살펴보며 분석해보니 어떤게 필요할지 떠올랐다. 확실히 평가용 이미지가 자유분방했다. 학습용 데이터는 고개가 기울여지지 않고 수직각도인 케이스가 많았는데 평가용 데이터는 고개를 약간 기울인 사진도 많았다. 그리고 붉은 옷..
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마스크 착용 이미지 분류 경진대회 회고 (2) - 인사이트개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 12. 24. 00:24
혹시 경진대회를 참여하고 있다면, 이 글을 보지 않고 직접 해보신 후에 해당 글의 내용을 적용하는 것을 추천드립니다! 자기가 판 땅만큼 자기 것이 되는 것이니까요~ 1, 2등팀에서 발표한 내용 중 좋았던 점 Data imvalance 해결 나이, 마스크에서 data 불균형을 파악한 이후 이를 해결하는 데에 초점을 맞추었다. 특히 age가 관건이라 생각하였고 해결을 위해 다양한 방법을 시도했다. 59,60세를 딱 나눌 수 없다는 점에 착안해서 근처의 나이대를 지운 시도가 인상적이었다. (down sampling) 부족한 데이터는 generation을 통해 증강했다. Data cleansing 노이즈 데이터를 라벨링 툴로 빠르게 체킹함. activation map 확인 활성화 맵은 딥러닝 모델에서 각 층에서..
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[네부캠 AI tech] 7주차 주간회고 (12/18~12/22)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 12. 22. 20:56
💗한 주의 평가 목표는 "1인분만 하자" 였는데 내가 1인분을 했는지..? 모르겠다. 어쨋든 즐겼고, 팀원들과 함께 즐거웠다. 📖주간 학습 내용 마스크 분류 경진대회 2주차 Data augmentation Model Training, Inference Ensemble ✅알게 된 내용 Base 코드 분석 서버, 터미널, 가상 환경 사용에 익숙해짐 .sh 파일을 사용해서 편리하게 테스트 하이퍼 파라미터 세팅 경진대회 회고는 따로 포스팅을 작성해서 천천히 복기해봐야겠다. 2023.12.24 - [개발자노트/네이버 부스트캠프 AI] - 마스크 착용 이미지 분류 경진대회 회고 (1) - 나의 기록 2023.12.24 - [개발자노트/네이버 부스트캠프 AI] - 마스크 착용 이미지 분류 경진대회 회고 (2) - 인..
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[네부캠 AI tech] 6주차 주간회고 (12/11~12/15)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 12. 15. 19:16
💗한 주의 평가 일주일 잘 견뎌낸 나 자신을 칭찬한다. 앞으로 새로운 변화를 맞닥뜨릴 때에 이 시간을 기억하자. 📖주간 학습 내용 EDA Data augmentation Model Training, Inference Keep - 협업을 시작하기 git을 써보기는 했지만 issue나 Pull request 같은 기능을 회사에서 거의 쓰지 않았다. 이번 기회에 해당 기능을 능숙하게 쓸 수 있으면 좋겠다. 그리고 협업을 위한 소통에서 서로 의견이 충돌할 수 있는데 그런 부분에 대해 수용하면서 발전되면 좋을 것 같다. 팀원분들이 다들 순둥순둥하셔서 충돌이 일어나거나 하진 않을 것 같지만.... 주어진 시간 내에 정해진 task를 해야 하기 때문에 속도를 어떻게 맞출 것인가에 대한 고민도 들었다. 능숙한 사람들과..
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구글 'Gemini' : on device와 cross-modelComputer Vision & AI/AI 2023. 12. 14. 11:13
https://youtu.be/jV1vkHv4zq8?si=L_YwbztIBrtqosi4 구글 공식 유튜브 영상. AI 기술 소개 영상이지만 휴머니즘 다큐멘터리 분위기의 영상인게 흥미롭다. 구글 gemini는 언어, 이미지, 음성, 동영상을 모두 처리하는 멀티 모달 모델이다. 지금까지 멀티 모달 AI들은 각각의 모델들을 따로 학습 후 연결되었으나 gemini는 이와 다르게 사전 학습부터 다른 데이터 양식을 함께 학습한다. gemini 테크니컬 리포트에서는 multi-modal 이라는 표현대신 cross-modal 이라는 표현이 자주 등장한다. 내가 생각해 본 멀티 모달과 크로스 모달의 차이점은 멀티 모달은 각 감각 기관인 눈, 손, 귀, 코, 입이 개별적인 처리를 완료하고 서로의 결과가 합쳐진 최종 결과를..
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[네부캠 AI tech] 5주차 주간회고 (12/04~12/08)개발자노트/네이버 부스트캠프 AI 2023. 12. 8. 19:21
💗한 주의 평가 번아웃이 잠깐 왔지만 이겨냄. 내가 해냄. 체력이 있어야 정신력도 생긴다 체력을 기르자. 정말 많은 사람을 만났다. 다들 열심히 하고 있구나 실감했다. 📖주간 학습 내용 🔸 비전 AI 이론 🔸모델 구현 cGAN CLIP 🔸 논문 리뷰 | Mask R-CNN 2023.12.05 - [Computer Vision & AI/논문리뷰] - Mask R-CNN 논문 리뷰 (1) Backgrounds 2023.12.05 - [Computer Vision & AI/논문리뷰] - Mask R-CNN 논문 리뷰 (2) Keep - 소통하기 팀 빌딩을 하는 과정과 미팅을 하는 상황에서 많은 사람들과 이야기를 해야했다. 사회의 맛을 조금 봤던 덕분에 소통하는 부분은 어렵지 않았던 것 같다. 그러나 사람과의 ..
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Mask R-CNN 논문 리뷰 (2)Computer Vision & AI/논문리뷰 2023. 12. 5. 16:59
Mask R-CNN = Faster R-CNN + mask branch 🔹모델의 주요 특징 Instance Segmentation Segmentation mask prediction RoI Align 🔹 3가지 branch Classification branch Bbox Regression branch Mask branch mask branch segmentation mask를 예측 1. RoI Align Faster R-CNN : RoI pooling 사용 ⇒ object detection Mask R-CNN : RoI Align 사용 ⇒ segmentation 💭Faster R-CNN의 RoI Pooling feature map에서 region proposal에 해당하는 RoI를 지정한 크기의 gri..
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Mask R-CNN 논문 리뷰 (1) BackgroundsComputer Vision & AI/논문리뷰 2023. 12. 5. 12:24
Mask R-CNN paper Abstract The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN = Faster R-CNN + mask branch (segmentation mask를 예측) 🔹 개념정리 object detection : 객체가 위치하고 있는 bbox를 출력 object segmentation : 객체를 픽셀 단위로 분류 Sematic segmentation : 인스턴스의 구분없이 같은 클래스이면 함께 분류 Instance..