전체 글 (159) 썸네일형 리스트형 [ 꼼꼼하게 논문 읽기 ] ViViT : A Video Vision Transformer 1 안녕하세요. WH입니다. 오늘 논문은 goole에서 21년에 발표한 vivit라는 논문인데요, 함께보시죠. 내용 요소는 문단별 요약 그리고 한줄 요약으로 구성하겠습니다. 이게 쓰다보니까 너무 길어질거 같아 파트를 나누어 다루겠습니다. 우선 파트 1은 Abstract - Related work까지 다룰게요 Abstract 이 부분에서는, 순수 transfomer로 구성된 비디오 classification model을 제시한다고 말하고 있습니다. 특징으로는 공간적 시간적 token을 input video가 transfomer layer를 통과하며 추출되고, 그렇게 추출된 긴 token을 효과적으로 다루기 위해 시간적 정보와 공간적 정보를 가지는 dimension을 factorise하는 겁니다. 또한 tran.. 지금 vision AI는? 안녕하세요. WH입니다 오늘은 vision AI가 어떤 트렌드를 가지고 어떻게 발전했는지, 현재는 어떻고, 적용되는 기술은 어떤지 개인적인 생각을 적어보고자 합니다. 그리고 이런 트렌드를 반영해서 카페를 운영할까 계획중입니다. 누군가와 소통하고 함께하며 지식을 나누는 소통의 장을 만들고자 합니다. 관심있으신 분은 댓글로 남겨주세요 오늘은 왜 이런 소통의 장을 만들고자 하는지 그를 위에 말한 주제에 맞춰 풀어내보고자 합니다. 19년 이전과 이후 12-15년 vision ai는 CNN을 기반 성능을 높이는 방향으로 발전해 왔습니다. 모두가 알고 계실겁니다. 당시의 고민은 이미지에서 분류를 잘해낼 방법, 나아가 detection과 localization을 잡아내는 것에 초점이 맞춰져 있었습니다. 즉 모든 문제.. [caffe] 설치하기 안녕하세요, wh입니다. 서버에서 하는 것이 아닌 임베디드에서 ai를 하게 되면 지원하는 오퍼레이터에 따라 여러가지 frame work로 구현된 model을 변환해줘야하는 경우가 많습니다. 이번에 출시할 모델의 경우에는 caffe와 tensorflow를 지원하지만, 버전이 낮아서 많은 에러사항이 있었는데요 기초적인 것이지만, 오늘은 간략하게 caffe를 설치하는 방법을 정리하고 가겠습니다. 목적 모델들의 변환을 위한 caffe 설치 즉, 훈련을 위한 framwork 설치가 아니라 모델 변환을 위한 설치이기 때문에 gpu를 활용하는 버전을 설치할 필요가 없습니다. 자 그럼 시작해 볼까요? 환경 우분투 18.04, gpu 없는 환경인데요, gpu가 없는 환경에는 당연한 이야기지만 cpu only 버전을 설치.. [object detection 기초] R-cnn, fast-r cnn, faster r-cnn 정리 안녕하세요. WH 입니다. 사실 이 부분을 다룰까 말까 고민을 많이 했습니다. 그치만, 간단하게 정리하고 넘어가면 도움이 되겠다 싶어 정리해봅니다. 여튼! 한번은 짚고 넘어가야 하니 정리해보도록 하겠습니다. 시작하기 전에 cnn에 대한 의미 정리가 필요함으로 앞에 정리한 글을 읽고 시작하시길 추천드립니다. 2022.04.26 - [AI] - computer vision AI ( feat. CNN 기초 이론의 의미 ) computer vision AI ( feat. CNN 기초 이론의 의미 ) 안녕하세요. WH입니다. 조금 빠르게 너무 간략하게 이론들을 건너뛴 감이 없지않아 있지만 여러분의 목표는 기초가 아닐꺼라고 생각하기에 정말 기본만 다루고 넘어갈게요 필요하다면, 더욱 다 developer-wh.tis.. computervision AI ( feat. 데이터 전처리가 가지는 의미) 안녕하세요! WH입니다. 오늘은 학습 과정 중에 일어나는 기본적인 이론들에 대해 다뤄볼까해요 물론 오늘도 역시! why? 에 초점을 맞추겠습니다. 이 글은 AI 학습 과정에 대한 기본적인 지식이 있음을 가정합니다. 그럼 시작하기 전에 다 아시겠지만, 그래도 한번은 짚고 넘어갈게요. 학습 과정 데이터 전처리 -> network 순전파 및 역전파를 통한 학습 -> 모델 성능 평가 정말 간략하게 표현해보면 이런 정도겠지요? 오늘은 그중에서도 데이터 전처리에 들어가는 기본 이론과 train 과정에 들어가는 기본 이론에 대해 짚어보고자 합니다. 이 글을 읽기 전에 읽으면 좋은 글을 남겨놓습니다. 2022.04.22 - [AI] - computer vision AI ( feat. 역전파, backpropagatio.. computer vision AI ( feat. CNN 기초 이론의 의미 ) 안녕하세요. WH입니다. 조금 빠르게 너무 간략하게 이론들을 건너뛴 감이 없지않아 있지만 여러분의 목표는 기초가 아닐꺼라고 생각하기에 정말 기본만 다루고 넘어갈게요 필요하다면, 더욱 다뤄보겠습니다. 이번 글은 CNN에 대한 기초 지식이 있다는 전제하에 쓰여졌습니다. 기초 이론에 대한 내용은 요청이 있다면 다루겠습니다. 시작하기에 앞서 보고 오면 좋을 글을 아래 넣어놓겠습니다. 2022.04.21 - [AI] - computer vision AI( feat. linear classifier 선형 분류기 ) computer vision AI( feat. linear classifier 선형 분류기 ) 안녕하세요. WH입니다. 시간이 난다는 건 참 좋은 것 같아요. 이번 글에서 다룰 내용은 linear cla.. AI 개발자를 준비하기 위해 필요한 것 안녕하세요. WH입니다. 이번 글은 잠깐 쉬어가는 느낌으로 준비하는 데 도움이 될만한 것들과 이유를 적어보려고 합니다. 시작하겠습니다. 공부하면 좋은 언어 많은 언어가 있겠지만, 우선은 파이썬이 아닐까 싶습니다. 이유는 간단합니다. 1번 파이썬 프레임 워크가 잘되어 있습니다. 대표적으로 tensorflow, pytorch 가 있겠죠. 뭐 물론 caffe2 나 caffee 도 있긴 합니다만, 처음 무엇인가 시작하게 되면 서버 쪽에서 돌릴 일이 많기 때문에, 파이썬이 가장 적합한 것 같습니다. 당연히 edge device에서 하신다면, C까지는 아니더라도 C++ 정도는 알고 계시면 좋을 것같네요., edge device에서는 제약 사항이 많기 때문에 pipe line을 컨트롤 하는데 필요하거든요. 메모리 이.. computer vision AI ( feat. 역전파, backpropagation, computational graph ) 오늘도 좋은 하루 보내시고 계실까요? WH입니다. 오늘은 조금은 머리가 아플 수도 있는 내용을 다뤄보려고 합니다. 마지막 글에서 다룬 내용은 손실함수와 최적화 그리고 전체적 flow였습니다. ( linear classifier 를 사용 할 때 ) 그리고 큰 흐름이 매우 중요하다고 했습니다 아래 글을 리마인드하시고 보시길 추천드립니다. 2022.04.21 - [AI] - computer vision AI ( feat loss fuction, 손실 함수, 최적화 ) computer vision AI ( feat loss fuction, 손실 함수, 최적화 ) 안녕하세요. WH입니다. 이번 글에서는 다룰 주제는 크게 2가지 입니다. 손실 함수와 최적화 저번 글 마지막에 화두를 던졌었죠? 저번 글을 반드시 읽고.. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 20 다음
