AI (22) 썸네일형 리스트형 [ trend ] 개인적으로 바라보는 vision AI 트렌드 안녕하세요, 모모에요.요즘 글 정리에 조금 소홀한 감이 없지 않아 있어요.뭐 그렇지만 간간히 하나씩은 쓸게요. 오늘은 vision ai의 트렌드에 대해 개인적인 생각을 적어볼까해요거대하게 or 매우 작게 제목 그대로를 따라가는 게 보여지는 트렌드라고 생각됩니다. LLM, VLM 이를 넘어서는 거대 시스템을 구축하거나, on device 에 AI 기능을 탑재하는 것이 트렌드라고 보여집니다. 생각해보면 간단합니다. AI로 돈 벌 수 있는게 무엇이 있을까를 생각해보면 됩니다. 떠오르는 게 없죠? 저도 없어요. 쉽지가 않거든요. AI를 상용화 한다는 건, 정말 쉽지 않은 일이에요. 많은 사람들은 말하죠. classification? detection? 그거 쉬운거 아니야? 그런데 반대로 생각해 볼까요?? 그렇.. CSPNet 파헤치기 1 먼저 우리가 끝장을 봐야할 부분을 가지고 오고 내부에 있는 모든것을 뜯어보겠습니다. 어떤게 목표냐? 아래 코드에요 설명을 보자면 CSP base model이고 논문 링크를 첨부해놨네요. 기존 논문과는 다른 부분이 있는데 1x1 expansion conv를 다룬다네요. 목적은 간단함을 위해서고요. 뭐 보면서 시작해봅시다. class CSPNet(Backbone): """Cross Stage Partial base model. Paper: `CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN` - https://arxiv.org/abs/1911.11929 Ref Impl: https://github.com/WongKinYiu/CrossSta.. [torch] 기본 함수 이해와 활용 예제 코드 def _gather_feat(feat, ind, mask=None): dim = feat.size(2) ind = ind.unsqueeze(2).expand(ind.size(0), ind.size(1), dim) feat = feat.gather(1, ind) return feat torch.size() numpy로 비유하면 shape과 같습니다. 차원을 확인할 때 사용하죠. 그럼 코드 1번째 출을 보면 dim이라는 변수에 들어온 변수 feat의 2번째 차원을 넣어준다는 거죠. 예를 들어 feat.size() 가 ( 1, 3, 4 ) 가 나왔다면, feat.size(2) 는 4 이기 때문에 dim은 4가 됩니다. 여기서 알 수 있는 점은 feat은 최소 2차원 이겠네요. torch.unsqu.. coco 2017 pose track image and open pose keypoint 생각보다 할게 많다.. 데이터 먼저 포멧을 바꾸고 학습을 먼저 시켜야 그 다음이 진행될듯 coco keypoint openpose st-gcn 코드 분석 1 왜 이걸하냐면 원래는 이렇게까지 않하는데 network를 다뜯어고쳐야되게 생겼거든요. 겸사겸사 분석이나 해봅시다. 1. Load graph 우선 graph를 load하는데요. 어떤 데이터 종류를 쓰냐가 여기서 결정됩니다. 이 부분을 보면 graph 인스턴스를 생성하네요. 한번 까봅시다. 음 종류를 보니 기본 initialize는 layout으로 openpose, partitioning으로는 uniform을 사용하네요. max_hop 은 1 이겠죠. 애초에 논문에서 distance를 1에 대해서만 봤으니까요. max_hop은 node간 maximal distance랍니다. dilation은 kernel points간의 spacing을 controls하는 상수고 1이네요. 자, 기본은 설명 했고 볼까요? g.. Transformer 동작 원리 이해하기 안녕하세요. WH 입니다. 오늘은 transfomer의 이론적인 내용을 정리해보려고 합니다. 원 논문과 나동빈님의 강의를 참조하였습니다. 2022.06.28 - [AI 논문] - [ 꼼꼼하게 논문 읽기 ] Attention Is All You Need ( feat. trasnformer ) [ 꼼꼼하게 논문 읽기 ] Attention Is All You Need ( feat. trasnformer ) 안녕하세요. WH입니다. 오늘은 매우 핫한 논문들의 base를 이루는 기초(?) 논문 리뷰입니다. 사실 다루지 않을까도 했는데 정리도 다시할 겸, 정리하겠습니다. 사실 이 논문을 정리하려면 seq2seq 논 developer-wh.tistory.com Encoder encoder가 하는 역할은 무엇일까요? .. SORT 구현을 위한 기초 이론 5 ( feat. Hungarian algorithm ) 제 글을 꾸준히 읽어주시는 구독자 분이 계셔요 만약 어떤 부분을 올려주었으면 좋겠다고 말씀해주시면 논문이든, 뭐든 관련된 건 다 괜찮아요 더 자세히 세세히 정리해서 올려드릴게요 여튼 시작할게요 오늘은 Hungarian algorithm입니다 2022.06.30 - [AI] - SORT 구현을 위한 기초 이론 4 ( feat. Hungarian algorithm을 위한 이론들 ) SORT 구현을 위한 기초 이론 4 ( feat. Hungarian algorithm을 위한 이론들 ) 안녕하세요. WH입니다. 오늘은 hungarian algorithm인데요 사실 바로 들어갈까하다가 hungarian algorithm을 위한 이론들을 쭉 정리하고 넘어가겠습니다 이번 글까지만 조금만 힘내봅시다 앞의 이론들 역시 .. SORT 구현을 위한 기초 이론 4 ( feat. Hungarian algorithm을 위한 이론들 ) 안녕하세요. WH입니다. 오늘은 hungarian algorithm인데요 사실 바로 들어갈까하다가 hungarian algorithm을 위한 이론들을 쭉 정리하고 넘어가겠습니다 이번 글까지만 조금만 힘내봅시다 앞의 이론들 역시 같이 숙지하고 오면 좋을 것 같네요 2022.06.29 - [AI] - SORT 구현을 위한 기초 이론 2 ( feat. 베이즈 필터 ) 2022.06.29 - [AI] - SORT 구현을 위한 기초 이론 3 ( feat. Kalman filter ) SORT 구현을 위한 기초 이론 2 ( feat. 베이즈 필터 ) 안녕하세요. WH입니다 오늘은 kalman filter를 위한 bayes filter에 대해 알아보겠습니다. 왜 이런 지식이 필요하냐,, 앞의 글을 참조하시길 바랍니다.. 이전 1 2 3 다음
