728x90 반응형 SMALL 전체 글 보기262 [프로그래머스, 파이썬] 달리기 경주 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/178871 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 💡문제 얀에서는 매년 달리기 경주가 열립니다. 해설진들은 선수들이 자기 바로 앞의 선수를 추월할 때 추월한 선수의 이름을 부릅니다. 예를 들어 1등부터 3등까지 "mumu", "soe", "poe" 선수들이 순서대로 달리고 있을 때, 해설진이 "soe"선수를 불렀다면 2등인 "soe" 선수가 1등인 "mumu" 선수를 추월했다는 것입니다. 즉 "soe" 선수가 1등, "mumu" 선수가 2등으로.. 2023. 9. 9. [논문 리뷰] Computer Vision - Retina(Focal Loss for Dense Object Detection) 📃 논문 https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf Object detection 모델은 이미지 내의 객체의 영역을 추정하고 IoU threshold에 따라 positive/negative sample로 구분한 후, 이를 활용하여 학습 일반적으로 이미지 내 객체의 수가 적기 때문에 positive sample(객체 영역)은 negative sample(배경 영역)에 비해 매우 적음 → positive/negative sample 사이에 큰 차이가 생겨 class imbalance 문제가 발생 class imbalance easy negative(클래스를 예측하기 쉬운 샘플)의 수가 압도적으로 많기 때문에 학습에 끼치는 영향력이 커져 모델의 성능이 하락 모델이 class를 예측하기 .. 2023. 9. 9. [논문 리뷰] Computer Vision - UNet 📃 논문 https://arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf Semantic Segmantation 이란? 모든 픽셀을 해당하는 (미리 지정된 개수의) class로 분류하는 것 dense prediction 이라고도 불림 Preview biomedical image processing을 위해 localization 정보를 얻기 위해 sliding-window 방법을 사용 sliding-window의 2가지 단점을 보완 네트워크가 각 패치에 대해 개별적으로 실행되어야 하고 패치가 겹쳐 중복성이 많기 때문에 상당히 느림 localization과 context사이에는 trade-off가 있는데, 이는 큰 사이즈의 patches는 많은 max-pooling을 해야해서 localization의 정확.. 2023. 9. 8. [논문 리뷰] Computer Vision - Mask R-CNN 📃 논문 https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf Instance Segmentation? 이미지 내에 존재하는 모든 객체를 탐지하는 동시에 각각의 경우(instance)를 정확하게 픽셀 단위로 분류하는 task 객체를 탐지하는 object detection task와 각각의 픽셀의 카테고리를 분류하는 semantic segmentation task가 결합 Preview Faster R-CNN의 RPN에서 얻은 RoI(Region of Interest)에 대하여 객체의 class를 예측하는 classification branch + bbox regression을 수행하는 bbox regression branch와 평행으로 segmentation mask를 예측하는 mask bra.. 2023. 9. 8. [논문 리뷰] Computer Vision - YOLO(You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection) 📃 논문 https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf 2-stage detector는 localization과 classification을 수행하는 network 혹은 컴포넌트가 분리되어 있음(ex. Fast R-CNN) 각 task가 순차적으로 진행되는 것을 의미하며, 이러한 과정에서 병목현상이 발생하여 detection 속도가 느림 1-stage detector는 하나의 통합된 네트워크가 두 task를 동시에 진행 YOLO v1은 대표적인 1-stage detector로, FPS를 개선하여 real-time에 가까운 detection 속도를 보임(실시간에 적용하기 유리) Preview YOLO v1은 localization과 classification을 하나의 문제로 정의하여 n.. 2023. 9. 7. [논문 리뷰] Computer Vision - Faster R-CNN 📃 논문 https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf 기존 Fast R-CNN 모델은 여전히 Selective search 알고리즘을 통해 region proposals 추출하기 때문에 학습 및 detection 속도를 향상시키는데 한계가 있음 Selective search 알고리즘 이미지 픽셀의 컬러, 무늬, 크기, 형태에 따라 유사한 Region을 계층적 그룹핑 방법으로 계산하는 방식 객체가 들어있을 만한 여러개의 바운딩박스를 만들고 반복적으로 Selective Search 알고리즘을 이용하여 최적의 바운딩 박스를 선정해 Region Proposal Preview 후보 영역 추출을 위해 사용되는 Selective search 알고리즘은 CPU 상에서 동작하고 이로 인해 네트워크에.. 2023. 9. 6. [논문 리뷰] Computer Vision - Fast R-CNN 📃 [논문] https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 기존 R-CNN 모델은 학습 시간이 매우 오래 걸리며, detection 속도 역시, 이미지 한 장당 47초나 걸려 매우 느린 추론 속도 3가지의 모델(AlexNet, linear SVM, Bounding box regressor)을 독립적으로 학습시켜, 연산을 공유하거나 가중치값을 update하는 것이 불가능하다는 문제 기존 R-CNN 모델보다 속도면에서의 큰 개선을 보인 모델 Preview Fast R-CNN은 단 1장의 이미지를 입력받으며, region proposals의 크기를 warp시킬 필요 없이 RoI(Region of Interest) pooling을 통해 고정된 크기의 feature vector를 fully c.. 2023. 9. 6. [파이썬, Python] 이미지 크롤링 하기! 📍 픽사베이 - 무료 이미지 제공 https://pixabay.com/ko/ 1. 이미지 수집하기 import chromedriver_autoinstaller import time from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from urllib.request import Request, urlopen driver = webdriver.Chrome() driver.implicitly_wait(3) url = 'https://pixabay.com/ko/images/search/cat' driver.get(url) time.sleep(3) image_xpath = '/html/body/div[1]/div[1]/div/d.. 2023. 9. 5. 이전 1 2 3 4 5 ··· 33 다음 728x90 반응형 LIST
