한빛미디어에서 우메타니 슌지(현재 오사카대학교 교수 재직, 수학적 최적화 모델 및 알고리즘 구현 문제 연구중)가 집필한 "제대로 배우는 수학적 최적화"라는 책이 출간되었다. 수학적 최적화라는 개념 자체가 꽤나 다양한 영역에서 다양한 문제로 나타나고 있기 때문에, 베이직한 개념을 숙지해두고, 여러 기법들을 다 알진 못하더라도, 짧게라도 키워드 등으로 기억해두면, 앞으로 실무에서 다양한 문제를 푸는 중요한 Key가 될 수 있을 것 같기 때문에 이 책을 읽게 되었다. 나의 짧은 지식으로 수학에서의 최적화라는 것은 특정한 수학적 문제에 대한 값이 최대나 최소가 되는 방향으로 해결하는 것이라고 알고있다. 이 책에서 말하는 수학적 최적화란 아래와 같다. 주어진 제약조건 아래 목적 함숫값을 최소(또는 최대)로 만드는..

이 책은 전이학습/파인튜닝을 활용한 화상 분류, 물체 감지, 시맨틱 분할, 자세 추정, GAN을 활용한 화상 생성 및 이상 탐지, 텍스트 데이터의 감정 분석 그리고 동영상 데이터의 클래스 분류를 다루고 있는 책이다. 오가와 유타로라는 연구원이 기술했으며, '아크몬드'라는 필명으로 활동하고 있는 블로거 박광수님이 번역을 진행하였다. 지은이는 다음과 같은 멋진 말을 남겼다. 머신러닝과 딥러닝은 '단독'으로 이뤄진 총 같은 무기나 도구가 아닌 'OO X 딥러닝' 이라는 형태일 때 비로소 진정한 가치를 발휘합니다. '인사 업무 X 딥러닝', '영업 X 딥러닝', '제조업 X 딥러닝', '의료 X 딥러닝', '소매업 X 딥러닝' 등 OO에는 기업과 산업 그리고 직무 특성에 따른 도메인 지식과 과제가 해당됩니다. ..

TensorRT 를 처음 접하는 사람들이 보기 딱 좋은 레퍼런스 발견. 계속 업데이트 되고 있는 것 같아서 좋다. 참고자료 1은 ipynb 로 되어있어서 쉽게 따라 해 볼 수 있으며, 참고자료 2는 TensorRT Runtime API 를 사용하는 방법에 대해 나와있다. 둘다 내용은 비슷하다. (profiling 하는 방법도 자세히 알려줬으면 좋겠다...) 참고자료 1. https://github.com/NVIDIA/TensorRT/tree/master/quickstart GitHub - NVIDIA/TensorRT: TensorRT is a C++ library for high performance inference on NVIDIA GPUs and deep learning accelerators Te..

모바일 분야(안드로이드, IOS 등)에서의 개발은 많은 코더들이 존재한다. 또한 딥러닝 연구자, 개발자들도 많이 존재한다. 하지만 이 두 분야를 모두 다룰 수 있는 전문가는 많지 않다. 특히 딥러닝을 활용한 서비스들은 모바일에서 수요가 꾸준하게 증가하고 있기 때문에 딥러닝 모델들을 모바일에 이식하여 배포할 수 있는 기술이 매우 중요해진 실정이다. 나같은 필자 또한 모바일에 딥러닝 모델을 배포하고 서비스하는 것에 관심이 많고, 앞으로도 중요한 핵심 기술이 될 것 같기 때문에 개인적으로 TensorFlow Lite를 공부하고 있었다. 하지만 나는 모바일 프로그래밍이라고는 대학교 2학년 때 안드로이드 어플을 간단히 만들어 본 적 밖에 없고, 딥러닝 모델을 개발한 적은 있어도 모바일 기기에 배포한 적은 없었기 ..

Github 에서 지원하는 이모지들은 아래와 같이 사용 할 수 있다. 사이트 참조하면 좋을 것 같다. https://www.webfx.com/tools/emoji-cheat-sheet/ Emoji cheat sheet for GitHub, Basecamp and other services Emoji codes used by GitHub, Basecamp, Slack and other services. Searchable. With emoji meanings. www.webfx.com

바보같은 질문일 수도 있지만... Object Detector를 개발하다가 문득 궁금한 점이 생겼다. Object Detection 구현들을 살펴보면 scale 값과 max size 값을 제한해두는 경우가 있다. 아래 예시는 FPN pytorch 구현의 res50-lg.yml 파일이며, scale 값은 800으로, max size 값은 1333으로 정해져있다. SCALES: [800] MAX_SIZE: 1333 EXP_DIR: res50-lg TRAIN: HAS_RPN: True IMS_PER_BATCH: 1 BBOX_NORMALIZE_TARGETS_PRECOMPUTED: True RPN_POSITIVE_OVERLAP: 0.7 RPN_BATCHSIZE: 256 PROPOSAL_METHOD: gt BG_T..

MS COCO Dataset 홈페이지에 오랜만에 들어가봤는데, 새로운 것을 발견해서 포스팅하기로 했다. FiftyOne 공식 문서 : https://voxel51.com/docs/fiftyone/# FiftyOne — FiftyOne 0.11.2 documentation Contents voxel51.com FiftyOne Github : https://github.com/voxel51/fiftyone GitHub - voxel51/fiftyone: The open-source tool for building high-quality datasets and computer vision models The open-source tool for building high-quality datasets and c..

Gradient clipping 을 하는 이유는 한마디로 학습 중 Gradient Vanishing 또는 Exploding 이 발생하는 것을 방지하여 학습을 안정화 시키기 위함이다. 학습하고자 하는 모델이 RNN 이나 DNN 같은 강한 비선형 목적함수를 가지고 있을 경우에에 미분값은 매우 크거나 작아지는 경향이 있다. 이러한 결과는 여러개의 큰 가중치값을 곱할때 생기게 되는데, 이러한 가파른 지역에 다다르게되면, Backpropagation 과정에서의 Gradient Update Step 에서 파라미터들이 굉장히 크게 움직일 수 있다. 파라미터들이 크게 움직이게 되면 여태 진행했던 학습 Epoch 들이 무효화 될 수 있다. 즉 모델 학습 시 loss nan 문제를 겪을 수 있다. Gradient는 현재 ..

1. 그리스 문자 α \alpha β \beta γ \gamma δ \delta ϵ \epsilon ζ \zeta η \eta θ \theta ι \iota κ \kappa λ \lambda μ \mu ν \nu ξ \xi o o (omicron) π \pi ρ \rho σ \sigma τ \tau υ \upsilon ϕ \phi χ \chi ψ \psi ω \omega ε \varepsilon ϑ \vartheta ϰ \varkappa ϖ \varpi ϱ \varrho φ \varphi ς \varsigma A A (Alpha) B B (Beta) Γ \Gamma Δ \Delta E E (Epsilon) Z Z (Zeta) H H (Eta) Θ \Theta I I (Iota) K K (Kappa) Λ ..

Overleaf https://www.overleaf.com/ Overleaf, Online LaTeX Editor An online LaTeX editor that's easy to use. No installation, real-time collaboration, version control, hundreds of LaTeX templates, and more. www.overleaf.com LaTex 문법 사용법 PDF : http://mirrors.ibiblio.org/CTAN/info/lshort/korean/lshort-ko.pdf 한글로 문서를 작성할 경우 아래와 같이 kotex package 를 사용하면 된다. \documentclass{article} \usepackage{kotex} \..

아래와 같은 명령어로 RSTP 영상을 저장할 수 있다. ffmpeg -i "rtsp://address~" "001.mp4" 하지만 아래와 같이 에러가 날 경우, [rtsp @ 0x556150991900] Nonmatching transport in server reply rtsp://address~: Invalid data found when processing input 아래와 같이 rtsp_transport 옵션을 지정해준다. ffmpeg -rtsp_transport tcp -i "rtsp://address~" "001.mp4" -rtsp_transport ED...... set RTSP transport protocols (default 0) udp ED...... UDP tcp ED...... T..

아래 명령어로 command 를 살펴보았다. 나중에 궁금한 내용 필요할 때 Ctrl+F 해서 찾아봐야겠다. ~$ ffmpeg -h full Hyper fast Audio and Video encoder usage: ffmpeg [options] [[infile options] -i infile]... {[outfile options] outfile}... Getting help: -h -- print basic options -h long -- print more options -h full -- print all options (including all format and codec specific options, very long) -h type=name -- print all options for ..