세상은 내가 정하는 대로 세상은 내가 정하는 대로

https://www.youtube.com/watch?v=EVtMT6Ve0sY https://www.youtube.com/watch?v=q9TVt0T2a1M https://lynnshin.tistory.com/57 Detectron2 로 Mask R-CNN 학습하기 1. 아나콘다 가상환경 세팅 $ conda create -n detectron2 python==3.8 -y $ conda activate detectron2 2. PyTorch 설치 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 에서 CUDA 버전에 맞는 PyTorch 설.. lynnshin.tistory.com https://github.com/facebookresearch/detectron2/b..

https://docs.python.org/ko/3/howto/argparse.html Argparse 자습서 — Python 3.9.7 문서 Argparse 자습서 저자 Tshepang Lekhonkhobe 이 자습서는 파이썬 표준 라이브러리에서 권장하는 명령행 파싱 모듈인 argparse 에 대한 소개입니다. 참고 같은 작업을 수행하는 다른 두 모듈이 있습니다, geto docs.python.org https://greeksharifa.github.io/references/2019/02/12/argparse-usage/ Python, Machine & Deep Learning Python, Machine Learning & Deep Learning greeksharifa.github.io

어차피 시프실 수업에서 Virtual box를 사용해서 그걸로 python 개발을 하려고 했는데, 굳이 WSL이 있는데 할 필요가 있나 싶었다. 하지만, 만약 WSL를 사용해서 pycharm을 쓰려면 pycharm pro를 구독해야 된다나 뭐라나 ... 뭔가 다른 방법이 있을 것 같기도 한데 아직 잘 모르겠다ㅜㅜ 그래도 Virtual box를 이용해 우분투 개발환경과 pycharm 설치를 해보려고 한다. Virtual box를 이용한 우분투 개발환경과 pycharm 설치 0. 일단 터미널을 켜서 sudo apt update, sudo apt upgrade, sudo apt install build-essential, sudo apt install vim 1. 우분투 20.04 LTS 버전에는 파이썬이 설..

Going deeper with convolutions 정리 및 코드 구현 by PyTorch & Tensorflow [GoogLeNet] 0. abstract GoogLeNet은 2014년 ILSVRC에서 VGGNet(VGG19)을 이기고 우승을 차지한 알고리즘이다. GoogLeNet은 19층의 VGG19보다 좀 더 깊은 22층으로 구성되어 있다. 이 모델의 주요 특징은 연산을 하는 데 소모되는 자원의 사용 효율이 개선되었다는 것이다. 즉, 정교한 설계 덕에 네트워크의 depth와 width를 늘려도 연산량이 증가하지 않고 유지된다는 뜻이다. 이때, 성능을 최적화하기 위해 Hebbian principle과 multi-scale processing을 적용하였고, 이 구조를 GoogLeNet이라 부른다고 ..

파이썬 라이브러리 설치 모듈인 pip를 이용하여 필요한 패키지들을 한꺼번에 관리하는 쉬운 방법은 자주 requirements.txt안에 requirements.txt에 파이썬 패키지 리스트 만들기 pip freeze 명령이다. pip freeze > requirements.txt requirements.txt를 이용해 파이썬 패키지 설치 하기 pip install -r requirements.txt 패키지 모듈들을 저장하고 이를 이용하여 설치하는 방법이다.

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE SCALE IMAGE RECOGNITION 정리 및 코드 구현 by PyTorch & Tensorflow [VGGNet] VGGNet는 ILSVRC 2014에서 준우승한 모델로, 같은 해 GoogleNet이 우승했으나 사용하기 쉬운 구조와 좋은 성능 때문에 유명해졌다고 할 수 있다. 이전의 AlexNet과 ZFNet에서 모델의 구조를 변화시켰다. 0. Abstract In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main con..

MACHINE LEARNING:pandas와 친해지기-셋째 날[21.03.03] 4. nan값 처리 -nan 값 없애기 df.dropna(how="any") -nan 값 채우기 df.fillna(value=5) -nan 값 여부 불리언 반환 pd.isna(df)

3. 데이터프레임 고급 인덱싱 * 앞과는 달리, numpy 행렬과 같이 쉼펴를 이용한(행 인덱스, 열 인덱스) 형식의 2차원 인덱싱 지원! =>크게 loc, iloc 있다! 1) loc 인덱서 : 라벨 값 O, 정수 값 X 인덱싱 값 1개만 받는 경우- df.loc[행 인덱스 값] df.loc["a"] -> 시리즈 출력 슬라이스 가능 df.loc["a":"c"] -> 데이터 프레임 출력 리스트 가능 df.loc[["b","d"]] -> 데이터 프레임 출력 불리언 가능 df.loc[df.A>12] -> 데이터 프레임 출력 df.loc[헹 인덱스 값, 열 인덱스 값] df.loc["a","R"] 슬라이스 가능 df.loc["a":,"E"] 리스트 가능 df.loc[["b","d"],["A","F"]] 불리언..