hojeomi blog

0. 회고 EDA 예시 코드 공부, 어떻게 문제를 해결할 것인가 EDA 예시 코드를 공부하고 끝났다 1. os.listdir m.blog.naver.com/hankrah/221755651815 007 os.listdir() method #파이썬 #Python #os #listdir​os.listdir() method​파이썬의 os.listdir() 메써드는 지정한 디렉토리 ... blog.naver.com 2. os.path.join 경로를 병합하여 새로운 경로 생성 예) os.path.join('C:\Tmp', 'a', 'b') -> "C:\Tmp\a\b" 3. glob 파일들의 리스트를 뽑을 때 사용하는데, 파일의 경로를 유연하게 이용할 수 있음 4. 질문 불균형한 데이터일 때, 제일 적은 데이터셋에..

0. 회고 EDA는 커녕 적응하다 끝난 P stage 첫날 아직도 뭐가 뭔지 모르겠다. 1. 분류 모델 → segmentation U stage에서 했던 segmentaion문제로 분류하는 것과 비슷한 주제이기에 그 때 코드를 그대로 돌려보고자 했다. import cv2에서 오류가 나서 헤맸고, 아래에서 해결 2. import cv2 이번 컴페티션 환경에서 import cv2 오류가 났다. 혼자 해결하려고 찾아봤을 때, dockerfile에 어떤 구문을 추가해주어야 한다고 했는데 dockerfile이 뭔지 몰라서 오늘 피어들에게 질문했다. dockerfile을 사용해본 피어가 없어서 이 부분에 대해서는 궁금증을 해결하지 못했지만, 노트북에서 환경을 설정해주는 법을 알 수 있었다. 아래와 같이 적으니 오류..

0. 경량 딥러닝 기술 경량 딥러닝 알고리즘 연구: 알고리즘 자체를 적은 연산과 효율적인 구조로 설계 → 기존 모델 대비 효율을 극대화 알고리즘 경량화: 만들어진 모델의 파라미터들을 줄이는 모델 압축과 같은 기법 1. 경량 딥러닝 알고리즘 가장 일반화된 CNN을 통해 다양한 연구가 진행되고 있음 모델 구조 변경: 단일 층별 연산에서 그치지 않고 잔여 블록, 병목구조, 밀집 블록 등과 같은 형태를 반복적으로 쌓아 신경망으로 구성하는 다양한 신규 계층 구조를 이용하여 파라미터 축소 및 모델 성능을 개선 ResNet, DenseNet, SqeezeNet 합성곱 필터 변경: 합성곱 신경망의 가장 큰 계산량을 요구하는 합성곱 필터의 연산을 효율적으로 줄이는 연구 → 모델 구조를 변경하는 다양한 경량 딥러닝 기법은..

R-CNN/Fast R-CNN/Faster R-CNN towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e