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[Poetry] toml, lock파일 기반 가상환경 설치하기 부캠 최종프로젝트 강의를 실습할 때 포크한 lock파일과 toml으로 가상환경을 생성하고 진행해야 했다. 그냥 pip -r requirements와 같이 간단히 될 줄 알았는데 관련 예제가 예상보다 적고 공식문서도 불친절해 세팅에 시간이 좀 걸렸다. 그래서 이번에는 많은 사람들이 무지성으로 복붙해서 빠르게 쓸 수 있도록 poetry.lock파일과 pyproject.toml파일로 가상환경을 세팅하는 법을 간단히 정리하려 한다. Poetry 가상환경 설치 가상환경 설치 poetry shell 현재 위치의 설정 파일들을 기반으로 가상환경을 생성할 수 있다. 가상환경을 설치하고 나면 자동적으로 활성화되어 있고 설치된 라이브러리를 보면 전부 빨간색으로 표시되어 버전이 명시만 되어있고 아직 설치는 안되었다는 걸 알.. 2023. 7. 24.
[프로그래머스] 디펜스 게임(Python) 사이트 링크: https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/142085 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 문제 준호는 요즘 디펜스 게임에 푹 빠져 있습니다. 디펜스 게임은 준호가 보유한 병사 n명으로 연속되는 적의 공격을 순서대로 막는 게임입니다. 디펜스 게임은 다음과 같은 규칙으로 진행됩니다. 준호는 처음에 병사 n명을 가지고 있습니다. 매 라운드마다 enemy[i]마리의 적이 등장합니다. 남은 병사 중 enemy[i]명 만큼 소모하여 enemy[i]마리의 적을 막을 수 있습니다. .. 2023. 7. 4.
[부스트캠프] Semantic Segmentation competition 회고 Segmentation 대회 이후 바로 최종 프로젝트이므로 사실상 부캠에서 참여하는 마지막 대회였으며 마지막이라 그런지 모든 팀들이 상위권을 목표로 삼았고 저희 팀도 입상 욕심이 컸습니다. 최종 대회는 손뼈에서 총 29개의 class를 segmentation하는 multi label segmentation이었으며 segmentation연구가 활발히 진행되는 의료 도메인에 관한 문제라 기존 연구도 많았고 시도할 수 있는 방법론 역시 많았습니다. 추가로 이번 대회의 데이터는 공개가 불가능하여 예시를 직접 보여드리지 못하는 점 참고 바랍니다! 문제 정의 팀원 모두 경진대회에 익숙해져서 GPU를 최대로 사용할 수 있게 일정을 짰습니다. 아래와 같이 일정을 구성하여 실험은 계속 돌리고 GPU를 사용하지 않는 일을.. 2023. 6. 29.
[Paper review] Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation(U-Net, 2015) 이번에 리뷰할 논문은 UNet이다. task별로 적어도 하나의 논문은 읽기 위해 노력 중인데 segmentation에서 근본이라 할 수 있는 논문은 FCN이지만 강의에서 이해한 내용으로 충분하다 생각해서 UNet을 리뷰하려 한다. 사실 개념자체는 FCN과 유사하고 이를 구현한 아키텍처면에서만 조금의 차이가 있는 것 같았다. Abstract, Introduction 초록과 도입 부분은 여타 논문과 유사하다. 저자는 딥러닝의 발전이 빠르지만 이는 방대한 데이터양 덕분이며 의료분야에서는 통용되지 않는 점을 시사했다. 또한 당시 segmentation계를 뜨겁게 달군 FCN구조를 기반으로 더 좋은 구조의 아키텍처를 구성하였다. U-Net Architecture U-net의 구조는 보다시피 매우 직관적이다.저자는.. 2023. 6. 19.
[인공지능을 위한 수학] 챕터2 정리 2단원은 미분에 관한 파트이다. 대부분의 내용은 알고있었는데 수식보다는 개념적으로 설명해주는 부분이 많았다. 미분 Basic $\Delta$는 변화량을 나타내는 기호인데 이를 $lim_{\Delta=0}$으로 보내 순간적 변화량을 구할때 $d$기호를 사용한다. 미분할때 맨날 보는 ${dx}\over{dy}$에 있는 $d$이다. 함수 $f(x)에서 x$의 순간 변화량을 구하고 싶은 경우 아래와 같이 유도할 수 있다. $${{df(a)}\over{dx}}={{\Delta{f(a)}}\over{\Delta{x}}} = {lim_{h=0}{{f(a+h)-f(a)}\over{(a+h)-a}}}$$ $$\frac{{d}}{{dx}}(f(x) + g(x)) = \frac{{df(x)}}{{dx}} + \frac{{d.. 2023. 6. 14.
[인공지능을 위한 수학] 챕터1 정리 부캠에서 수학지식이 부족하다는 느낌을 너무 강하게 받아 적절한 수학책을 하나 떼보기로 했다. 그중 인공지능을 위한 수학이 전반적인 면을 빠르게 훑어주는 느낌이라 기본지식도 없고 시간도 부족한 나에게 딱이었다. 이번 파트는 처음이라 그런가 기본기를 다지고 넘어가는 것 같아 읽기 쉬웠다. Basic $y=ax+b$라는 수식이 있을때 변수: x 상수: a, b 변화해 주는 수랑 고정되는 수이다. $3x^2$에서 x의 차수는 2이고 계수는 3이다. $a^{-x} = {1\over a^x}$ $\sqrt[x]{a} * \sqrt[x]{b} = \sqrt[x]{ab}$ $\sqrt[x]{\sqrt[y]{a}} = \sqrt[xy]{a}$ $\sqrt[x]{a} = a^{1\over x}$ $\log_ax: $ x를.. 2023. 6. 3.
[Paper review] Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(RCNN, 2014) 부캠에서 detection 프로젝트를 진행하며 1주 만에 거의 15개쯤은 되는 detection 모델에 대해 공부했다.당연히 그 많은게 머리에 들어가지 않기에 중요한 것부터 하나씩 빠르게 읽어보고 정리 중이다.그중 첫 번째 논문은 RCNN이다.detection task에 딥러닝을 성공적으로 적용시킨 첫번째 논문이며 classification task의 AlexNet정도의 위상이라 보면 될 것 같다. Abstract, Introduction 흐름은 대개의 논문들과 동일하다. 기존 detection task는 성능 향상에 어려움을 겪고 있었으며 저자는 CNN구조를 detection task에 적용해 큰 성능 향상을 이루었으며 그 적용방식에 대해 이야기한다. CNN을 detection task에 적용하기 위해.. 2023. 5. 31.
[부스트캠프] object detection competition 회고 image classification대회가 끝나고 새로운 팀으로 object detection대회에 들어갔는데 이때동안 여러 프로젝트를 경험했는데 그중 가장 협업이 잘된 대회라고 생각한다. 그 이유로는 여태껏 프로젝트를 진행하면 보통 한두 명의 리더가 팀을 기획부터 개발까지 모두 먹여 살리는? 경우가 많았다. 솔직히 이번 프로젝트동안 팀원 모두가 같은 목표로 달린다는 느낌이 들지는 않았지만 오히려 자기 맡은 부분에서 최선을 다하고 결과를 공유하며 장단점을 잘 보완한 것 같다. 프로젝트의 전반적 흐름과 코드는 전부 이 링크에서 확인할 수 있습니다. 이번 글에서는 단기간의 프로젝트 기간 동안 저희 팀이 지표를 향상시키기 위해 어떤 과정을 거치었으며 제가 중요하게 생각하고 느낀 점을 위주로 나열해 보겠습니다... 2023. 5. 24.

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