안녕하세요. 지난 포스팅의 MMCV Segmentation 입문기 1에서는 MMCV Segmentation 라이브러리를 사용하기 위한 설치 과정과 제대로 설치되었는 지 확인해보는 시간을 가졌습니다. 오늘은 MMCV Segmentation을 사용하기 위한 기본적인 지식을 배워보도록 하겠습니다. 1. Training Model Example 기본적으로 MMCV Segmentation을 이용한 학습은 tools 폴더에 있는 dist_train.sh 파일을 이용해야합니다. 이와 함께 넘겨줘야하는 것은 가장 중요한 configuration 파일이죠. MMCV Segmentation은 이 configuration 파일로 모든 설정을 맞추어줄 수 있으니 이후에 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. 기본적인 학습 코드는 ..
안녕하세요. 최근에 Segmentation 연구를 시작하면서 최신 논문들을 살펴보면 MMCV Segmentation이라는 라이브러리를 다들 애용하는 것을 볼 수 있었습니다. 그런데 저는 완전히 처음보는 라이브러리라서 해석하기도 어렵고 활용하는 것도 어려워서 이참에 블로그 글로 정리해서 두고두고 보도록 하겠습니다. ^^ 1. MMCV Project 먼저, MMCV는 OpenMMLab이라는 오픈소스 프로젝트팀이 만들어낸 새로운 딥러닝 라이브러리입니다. 기본적으로 Pytorch 기반으로 동작하기 때문에 기존에 Pytorch 유저시라면 보다 쉽게 활용해볼 수 있겠네요. MMCV는 심층신경망 모델을 학습 및 평가하는 데 있어 필수적인 요소들을 모두 다 갖춘 라이브러리라고 합니다. 실제로 segmentation에서..
안녕하세요. 오늘은 지금까지 배웠던 적분과 관련된 다양한 계산문제들을 풀어보는 시간을 가져보도록 하겠습니다. 만약, 모르는 부분이 있다면 아래의 링크를 참조하시고 다시 풀어보시길 권장드립니다. 5. 적분 (Integrals) 미적분학 - 영역 문제 (Keyword : 영역 문제, 적분 개요) 미적분학 - 적분 정의와 계산 그리고 정적분의 성질 (Keyword : 적분 정의, 구분구적법, 정적분, 리만적분, 적분 계산, 중간점 규칙, 정적분의 성질, 정적분의 선형성) 미적분학 - 미적분학 기본정리 (Keyword : 미적분학 기본정리, Fundamental Theorem of Calculus, FTC) 미적분학 - 부정적분 (Keyword : 부정적분, 적분 상수) 미적분학 - 치환적분 (Keyword :..
안녕하세요. 지난 포스팅의 선형대수학 - 기저와 차원에서는 앞으로 끊임없이 나올 기저와 차원에 대한 개념과 다양한 정리들에 대해서 알아보았습니다. 여기서 저희가 주의해야할 점은 지금까지 확인했던 기저 및 차원의 특성은 "유한" 벡터공간에서만 다루었습니다. 오늘은 이를 확장하여 무한 벡터공간에서도 기저가 존재함을 보이도록 하겠습니다. 오늘 최종적으로 증명할 명제는 아래와 같습니다. 모든 벡터공간은 기저를 가진다. 이 명제를 증명하기 위해서는 몇 가지 단계가 필요합니다. 먼저, 새로운 개념인 "극대성"을 도입하여야 하죠. 정의1. 극대성 (Maximality) $\mathcal{F}$를 집합족 (family of set)이라고 하자. 그리고 $\mathcal{F}$의 멤버 $\mathcal{M}$이 $\ma..
최근 카카오에서 데이터센터가 터지고 나서 상당수의 티스토리 블로그가 먹통이 되었습니다. 이로 인해, 다른 블로그 플랫폼을 찾는 경우가 많아졌는데요. 저 같은 경우에는 어차피 깃허브를 관리해야하는 입장이라서 깃허브 블로그를 새로 만들어보기로 하였습니다. 그래서 티스토리의 게시글을 깃허브 블로그에도 올리는 식으로 진행할 예정입니다. 그런데, 맥에서 깃허브 블로그를 만드는 게 여간 복잡한 일이 아니라서 이참에 좀 정리를 해보고자 합니다. 참고로 저의 맥 환경은 MAC OS Monterey 12.4 입니다. STEP1. 깃허브 로그인 또는 회원가입 깃허브 블로그를 만들기 때문에 깃허브 레포지토리를 생성해야합니다. 기본적으로 깃허브 블로그의 포스팅하는 방법은 로컬에서 VS Code와 같은 IDE로 markdown..
안녕하세요. 오늘은 지금까지 배웠던 미분과 관련된 더욱 다양한 문제들을 풀어보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 만약, 모르시는 부분이 있다면 아래의 링크들을 참조하고 다시 풀어보시길 바랍니다. 3. 미분 규칙 (Differentiation Rules) 미적분학 - 다항함수와 지수함수의 미분 (Keyword : 다항함수의 미분, 지수함수의 미분) 미적분학 - 곱의 미분과 몫의 미분 (Keyword : 곱의 미분, 몫의 미분) 미적분학 - 삼각함수 미분 (Keyword : $\sin$ 함수 미분, $\cos$ 함수 미분, \tan$ 함수 미분, $\sec$ 함수 미분, $\csc$ 함수 미분, $\cot$ 함수 미분) 미적분학 - 연쇄 법칙 (Keyword : 연쇄 법칙, 합성함수의 미분) 미적분학 - 음함수의..
안녕하세요. 미적분학 관련 포스팅은 모두 끝났지만 앞으로 몇 가지 보충할 주제가 있으면 쓰기로 했기 때문에 오늘은 쌍곡선 함수 (Hyperbolic Function)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 정의1. 쌍곡선 함수 (Hyperbolic Functions) 1). $\sinh(x) = \frac{e^{x} - e^{-x}}{2}$ 2). $\cosh(x) = \frac{e^{x} + e^{-x}}{2}$ 3). $\tanh(x) = \frac{\sinh(x)}{\cosh(x)} = \frac{e^{x} - e^{-x}}{e^{x} + e^{-x}}$ 4). $\text{csch}(x) = \frac{1}{\sinh(x)} = \frac{2}{e^{x} - e^{-x}}$ 5). $\text{sech}..
안녕하세요. 지난 포스팅의 BOJ 7568번 : 덩치에서는 브루트포스 알고리즘을 이용해서 간단하게 문제를 풀어보았습니다. 오늘은 살짝 꼬아서 어려운 문제를 풀어보도록 하죠. 완벽한 코딩은 존재하지 않습니다. 제가 제출한 코드 역시 마찬가지고 그저 참고만 해주시길 바랍니다. 핵심 포인트 브루트포스 제출 코드 N, M = map(int, input().split()) board = [input() for _ in range(N)] cnt_min = 9999 min_x, min_y = 9999, 9999 for x in range(0, N - 8 + 1) : for y in range(0, M - 8 + 1) : cnt_W, cnt_B = 0, 0 for i in range(8) : for j in range..
