기업연계 프로젝트 주제 중 Image 의 Mid-level feature 모델 구상 및 구현을 위해 사용했던 reference 인 deepgaze IIE 모델에 대한 논문 읽어보고 한 박자 늦게나마 포스팅해 보겠습니다. 이미지에 관해 백그라운드가 생각보다 많이 필요한 프로젝트였고, 모델을 그대로 가져다 쓴다고 해도 한번에 구현하기 쉽지 않았지만 구현된 모델을 어떻게 특정 상황에 맞게 수정하고, 옵션을 바꿔가며 시도하며 효과적인 이미지 전처리 방법에 대해 고민하는 등 배운게 많은 프로젝트였습니다! DeepGaze IIE: Calibrated prediction in and out-of-domain for state-of-the-art saliency modeling (원문 링크) 논문 주제 : 확률 예측을..

최근 Image의 mid-level 과 관련한 프로젝트를 진행 중에 있습니다. 이미지의 low-, mid-, high-level feature들이란 무엇인가부터 시작해 사용성이 높은 mid-level feature를 찾아보던 중 saliency 라는 개념과 deepgaze 라는 모델을 발견하게 되었습니다! Deep saliency model에 대한 article 리뷰와 함께 pytorch 위주의 DeepGaze 모델에 대해서 알아보겠습니다. (Tensorflow와 Pytorch 두 가지 모두 구현되어있지만, TF의 경우 1.0 버전이기 때문에..) 1. Deep saliency models learn low-, mid-, and high-level features to predict scene atten..

LG Aimers 교육 참여 과정의 해커톤 자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회에 참가했습니다. LG Aimers에서 한 달 간 인공지능 및 자율주행, 품질과 관련된 온라인 강의를 수강한 뒤 참여한 대회였는데, 이어드림스쿨에서 배운 인공지능 관련 지식을 활용해 볼 수 있어 즐거운 기회였습니다. 대회 참가는 스쿨 내에서 같이 교육 받고 있는 3명과 함께 총 4명이서 팀을 꾸려 진행하였습니다. 1. 대회 목표 공정 데이터를 활용하여 Radar 센서의 안테나 성능 예측을 위한 AI 모델 개발 2. 개최 배경 자율 주행 차에 있어 radar는 필수적인 센서 부품입니다. 차량과의 거리, 상대 속도, 방향 등을 측정해야하기 때문입니다. Radar의 종류도 기존 단거리, 중거리 및 장거리 Radar 뿐 아..

스터디 요일이 매주 화요일이기 때문에 연휴에도 하나쯤 포스팅해 두어야할 것 같아 올리는 버블 정렬 알고리즘입니다. 티스토리 블로그 시작 전에 문제를 풀어본 주제였지만 가볍게 내용 정리 차원에서 올려봅니다! 1. 버블 정렬이란? 먼저 정렬이란, 어떤 데이터의 순서를 정해진 규칙대로 나열하는 것입니다. 정렬에 관한 알고리즘은 다양하고 각 알고리즘마다 작동 방식의 효율이 다르기 때문에 종류와 특징에 대해 잘 알고 있어야 효율적인 알고리즘 구현을 할 수 있습니다. 버블 정렬 Bubble sort이란 두 인접한 데이터를 비교해서 앞에 있는 데이터가 뒤에 있는 데이터보다 클 경우 순서를 바꿔주는 알고리즘입니다. 버블 정렬이 진행되는 동안, 숫자가 큰 순서대로 뒤에서부터 배열되는 특징이 있습니다. 2. 시간 복잡도 ..

1. 이진 탐색이란 정렬된 데이터로부터 효과적으로 타겟을 찾을 수 있는 알고리즘입니다. 탐색할 자료를 둘로 나누어 찾는 데이터가 있는지 없는지 확인하기 때문에, 데이터가 정렬되어 있을 때 순차 탐색 sequential search보다 훨씬 빠르게 찾을 수 있습니다. 특정 범위 내에서 숫자를 추측하는 guessing game등을 할 때 필승할 수 있는 방법입니다. 이진 탐색은 분할 정복 알고리즘의 일종이기도 합니다. 1부터 71까지 랜덤하게 존재하는 숫자 배열로부터 7을 찾는 제일 효율적인 방법으로 시각화하면 아래 그림과 같습니다. 분할 정복 알고리즘 divide and conquer이란, 문제를 하나 또는 둘 이상으로 나누어 문제를 해결하는 알고리즘입니다. 나눠진 문제가 충분히 작은 상태에서 해결이 가능..

MLops 수업 녹화본을 틈틈이 들으며 따라가고 있는데 에러를 안마주치면 섭섭하죠. black 이 cannot import name 'ParameterSource' from 'click.core' 를 띄우며 안돌아갑니다. 구글링해보니 'click'이 없거나 구버전이라서 생기는 오류라고 합니다. 저는 처음에 없는 줄 알고 설치했습니다. $ pip install click Requirement already satisfied: click in /Users/krc/miniforge3/envs/dua/lib/python3.9/site-packages (7.1.2) 엥? 근데 있다고 합니다. pip uninstall click을 해도 7.1.2 버전이 사라지지 않길래, 직접 저 경로로 들어가서 삭제해 준 후 재설..

쏘카 채용공고: https://www.wanted.co.kr/wd/116894 마감: 2022.09.30 참고: 현업 데이터 분석가와 쏘카 채용공고 읽어보기 토스뱅크 데이터 사이언티스트 마감: 상시 채용공고: https://www.wanted.co.kr/wd/75057 참고: 현업 데이터 분석가와 토스 채용공고 읽어보기 이 채널과 관계가 없음을 밝힙니다 *^^*.. LG 화학 제조지능화 신입사원 마감: 2022.09.13 채용공고: https://careers.lg.com/app/job/RetrieveJobNoticesDetail.rpi?jobNoticeId=19959#

원래는 강의장에 거의 매일 9-9으로 지내면서 노트북의 필요성을 못느꼈는데, 프로젝트를 시작하면서+코로나 격리 기간에 강의장(iMac)과 같은 환경의 노트북의 필요성을 강하게 깨닫고 결국 맥북 프로를 질렀습니다^^! 초반 환경 구성은 이 블로그를 참고했습니다만 wandb를 설치하다가 캡쳐와 같은 에러를 마주하게 되었는데요 mach-o file, but is an incompatible architecture (have 'x86_64', need 'arm64e') 구글링을 해보니 pip가 말고 conda로 설치하라는 조언이 있어서 아래와 같이 삭제 후 재설치하여 해결했습니다. 나중에 경험치가 쌓이면 왜 pip는 안되고 conda는 되는지 알 수 있을까요..? 지금은 맞고 그때는 틀리다도 아니고 M1은 언제..