dhwiii's notepad | 딥 러닝, 코덱 일기장

Ubuntu에 Anaconda3를 설치한 후로 Anaconda가 자동으로 실행되어서 (base)환경으로 자동으로 시작된다. 매번 들어갈 때마다 conda deactivate를 하기 번거롭기 때문에 해당 자동 시작 옵션을 해제하려면 anaconda 환경이 실행되어 있는 상태에서 ((base)상태에서) conda config --set auto_activate_base false 명령어를 입력하면 된다.

파이토치의 모델 구조를 볼 수 있는 torchinfo라는 라이브러리가 있다. 아래와 비슷한 구조로 사용하며, pip install torchinfo from torchinfo import summary model = LeNet() summary(model,(1,1,3,3)) torchinfo 내에서 사용되는 파라미터는 다음과 같다. summary(model, input_size, input_data, batch_dim, col_names, col_width, depth, device, dtypes, row_settings, verbose, **kwargs)

OpenCV를 이용하여 이미지 등의 파일을 불러올 경우 img1 = cv2.imread('your file path') print(type(img1)) 위의 사진과 같이 numpy.ndarray의 형태로 저장된다. 이미지 데이터 전처리 등의 과정을 거치려면 Tensor형태로 변환을 해 주어야 할 때가 있는데 그 때는 1) torch.Tensor()를 이용한 방법 tensor_img1 = torch.Tensor(cv2.resize(img1) 2) IQA_Pytorch를 이용한 방법 tensor_img1 = utils.prepare_image(img1) 위의 코드를 이용하여 저장하면 torch.Tensor의 형태로 이미지 데이터를 저장할 수 있다.

공부를 하면서 몰랐던 용어들을 한번에 보기 쉽게 정리하려고 만든 용어 정리장 입니다. - Bottle Neck Channel 수를 줄였다가 다시 늘이는 구조 GoogLeNet의 Naive Inception Module의 문제점을 해결하기 위해 Tensor의 Depth를 줄이려고 BottleNectk Layer를 사용하는데, 1x1 Conv층을 사용하여 Depth를 줄인다. - YOLO You Only Look Once, 이미지 전체를 단 한번만 본다. Real-time Object Detection의 특징이 YOLO를 유명하게 만들었고, 실시간으로 여러장의 이미지를 탐지할 수 있다. Fast R-CNN가 0.5FPS인 반면에 YOLO는 45FPS성능을 가진다. - Fine-Tuning 기존에 학습되어져 ..

import torch print(torch.__version__) cmd 명령창이라면 python을 입력한 후 위의 명령을 사용하면 파이토치의 버전을 알 수 있다.

Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 논문 링크 : https://arxiv.org/abs/1609.04802 GAN(Generative Adversarial Network) 구조를 이용한 Super-Resolution(초해상화) 방법론입니다. (수정 중 입니다.) Key Points : It’s frist framework capable of inferring photo-realistic natural images for 4X upscaling factors. - 4배 업스케일링이 가능한 첫 번째 프레임워크. : To achieve upscaling, developers propose a ..