전체 글30 HTTP Method Get 서버에게 Resource를 보내도록 요청하는데 사용 (서버의 Resource를 읽음) Head GET과 동일하지만 서버에서 Body를 Return 하지 않음 [사용 시기] Resource를 받지 않고 오직 찾기만 원할때 object가 존재할 경우 응답의 상태 코드를 확인할때 서버의 응답 헤더를 봄으로써 Resource가 수정 되었는지 확인 Put 서버에 문서를 쓸때 사용 (GET과 반대), 서버가 Client 요청의 Body를 확인한다. [사용 시기] 요청된 URL에 정의된 새로운 Resource를 생성하기 위함 요청된 URL이 존재할 경우 대체하여 사용 Post Server에 Input Data를 보내기 위함 (HTML form에 많이 사용) [Put vs Post] PUT, 서버의 Resour.. 2022. 12. 1. RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution Batch size 16 >> 8 변경하여 해결, 배치 사이즈를 낮춰서 해결할 수 있다. 2022. 12. 1. ONNX(Open Neural Network Exchange) 개념 Tensorflow, PyTorch 와 같은, 서로 다른 DNN 프레임워크 환경에서 만들어진 모델들을 서로 호환해서 사용할 수 있도록 도와주는 공유 플랫폼이다. 진행과정 첫 번째 PyTorch 모델과 Sample input 을 인자로 하여, torch.onnx.export 함수를 호출 PyTorch 의 JIT 컴파일러를 통해서, Trace 혹은 Script 를 생성 Trace 와 Script 는 그 생성 방식과 representation 에 차이 PyTorch 모델의 forward propagation 시에 호출되는, 함수 및 연산들에 대한 최적화된 그래프인 Torch IR 생성 Trace 나 Script 는, PyTorch 의 nn.Module 을 상속하는 모델의, forward 함수에서 실행되는.. 2022. 11. 30. 활성화 함수, Activation Function 비선형 함수 사용 이유 은닉층에서 이진 활성화 함수를 활성화 함수로 사용할 경우, 다중 출력이 불가능하다는 문제점이 존재한다. 은닉층에서 선형 활성화 함수를 활성화 함수로 사용할 경우, 역전파가 불가능하고 층(layer)을 깊게 쌓는 의미가 사라진다.따라서 은닉층에서 비선형 활성화 함수를 활성화 함수로 사용하는 것이 바람직하다. 시그모이드 함수, Sigmoid(Logit) function 출력값이 0과 1 사이 출력값의 중심이 1212이다. (not zero-centered) 입력값이 커질수록 출력값은 1에 가까워지고, 입력값이 작아질수록 출력값은 0에 가까워진다. 입력값이 커질수록/작아질수록 기울기(gradient)는 0에 가까워진다. 이진 분류(binary classification) 문제에서 출력층.. 2022. 11. 24. [Segmentation] Semantic vs Instance Semantic Segmentation Object segmentation 을 하되 같은 class 인 object 들은 같은 영역 혹은 색으로 분할하는 것이다. Instance Segmentation 같은 class 이더라도 서로 다른 instance 들을 구분해주는 것이다. Bonus. Boundary Segmentation semantic으로 구분된 것들 중 나눠진 영역별로 다시 나누는 것이다. Reference. [1]. https://light-tree.tistory.com/75 [2]. https://m.blog.naver.com/mincheol9166/221736294296 2022. 11. 22. Object Detection 개념 및 성능 평가 방법 방법 Classification(분류) : 어떤 객체인지(Ex. 고양이 or 강아지) 클래스만을 분류한다. 이 때 주로 CNN 모델만을 사용한다. Localization(회귀) : 특정 클래스 객체 위치를 바운딩 박스(Bounding Box)로 지정해 찾는 것을 의미한다. Object Detection(분류 + 회귀) : 여러개의 클래스 객체들에 대한 위치를 여러개의 바운딩 박스로 지정해서 찾는다(Localization). 이 때 동시에 여러개의 객체들이 무엇을 의미하는지 클래스 분류(Classification)도 수행한다. Segmentation : Pixel-level로 Object Detection을 하는 것을 의미한다. Region Proposal 객체가 있을 만한 영역들의 후보군들을 여러개 추출.. 2022. 11. 18. 이전 1 2 3 4 5 다음
