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[논문 리뷰] HarDNet-MSEGAI 2022. 8. 31. 16:18
medical image segmentation 분야에서 높은 정확도와 효율적인 inference time을 보여주고 있는 HarDNet 기반의 HarDNet-MSEG 논문을 일부 번역한 내용이다. 일부 수정 및 삭제되어 있으므로 전체적인 내용은 논문을 참고하길 바란다. https://arxiv.org/abs/2101.07172 HarDNet-MSEG: A Simple Encoder-Decoder Polyp Segmentation Neural Network that Achieves over 0.9 Mean Dice and 86 FPS We propose a new convolution neural network called HarDNet-MSEG for polyp segmentation. It achie..
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[논문 리뷰] Stacked Hourglass Networks for Human Pose EstimationAI 2022. 3. 25. 09:07
본 논문은 2016년에 나온 논문으로 이후에 나오는 Landmark Detection 관련 SOTA에서 base backbone으로 많이 사용되는 네트워크이다. 앞으로 더 많은 논문을 공부하기 전에 주로 사용되는 backbone에 대한 공부를 하기 위해서 해당 논문을 리뷰하게 되었다. 논문 링크: https://arxiv.org/abs/1603.06937 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation This work introduces a novel convolutional network architecture for the task of human pose estimation. Features are processed across all scales a..
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[논문 리뷰] End-to -End Semi-Supervised Object Detection with Soft TeacherAI 2022. 3. 14. 13:19
Introduce 본 논문은 ICCV2021에 accepted된 논문으로 semi-supervised learning을 이용한 object detection 모델이다. 현재 paperswithcode에서 COCO 데이터셋 기준 SOTA인 모델이다. https://arxiv.org/abs/2106.09018 End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher This paper presents an end-to-end semi-supervised object detection approach, in contrast to previous more complex multi-stage methods. The end-to-end training gradu..
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교차 검증(Cross validation)AI 2020. 8. 21. 22:40
만약 모델을 학습시키기 위해 데이터를 train set와 test set로 나눈 후 파라미터를 수정하면서 계속 학습을 한다면 train set가 고정된 상태에서 계속 반복되면서 모델이 과적합(overfitting) 될 수 있다. 이를 해결하고자 하는 것이 바로 교차 검증(cross validation)이다. 교차 검증 일반화 성능 향상을 위해 훈련 세트와 테스트 세트로 한 번 나누는 것보다 더 안정적이고 뛰어난 평가 방법 데이터 편중을 막기 위함 별도의 여러 세트로 구성된 학습 데이터 세트와 검증 데이터 세트에서 학습과 평가를 수행 연산 비용이 늘어나는 단점이 있음 (k배 더 느림) from sklearn.model_selection import cross_val_score Parameter and Re..
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[scikit-learn] Iris 데이터를 이용한 머신러닝_KmeansAI 2020. 2. 25. 15:49
비지도학습이란 ? 지도학습과는 다르게 데이터에 대한 정답, 즉 라벨을 사용하지 않고 모델을 만들 수 있다. k-평균 군집화(K-means Clustering) ? 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. k는 클러스터의 중심 수를 의미한다. Iris 데이터에 관한 전처리는 미리 되어 있다는 가정하에 사이킷런을 이용한 군집화를 진행한다. 사이킷런 라이브러리의 k-평균 군집화 함수 불러오기 from sklearn.cluster import KMeans k 값을 의미하는 군집의 개수를 설정하기 k_means = KMeans(n_clusters=3) n_clusters는 k값을 의미하는 것으로 군집의 개수를 뜻한다. train 데이터를 이용..
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[scikit-learn] Iris 데이터를 이용한 머신러닝_KNNAI 2020. 2. 20. 23:47
scikit-learn(사이킷런) 사이킷런이란? 파이썬을 이용한 머신러닝 라이브러리 중 하나로, 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 머신러닝 알고리즘 함수를 제공한다. 설치 pip install scikit-learn 설치 확인 import sklearn sklearn.__version__ Iris 데이터 사이킷런에는 내장된 데이터가 몇가지 있다. 그중 하나로 Iris(붓꽃)에 관한 데이터가 있다. 이를 이용해서 사이킷런의 사용법에 대해 공부를 해보자. Iris 데이터 불러오기 from sklearn.datasets import load_iris Iris 데이터 확인해보기 Iris 데이터를 변수에 할당한 후 데이터의 key와 value를 확인해보기 iris_dataset = load_iris() print(..
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파이썬으로 xlsx 파일과 csv 파일 다루기AI 2019. 9. 18. 16:10
엑셀 파일의 내용들 중 필요한 내용들만 추출해서 csv파일을 만들어야 했다. 파이썬을 이용해서 노가다를 줄이고 반자동으로 파일 처리를 하고 싶어서 했다. 판다스나 다른 것을 사용해도 되지만 나는 아래의 방법을 이용하였다. Openpyxl 설치 pip install openpyxl 사용 import openpyxl 파일 열기 wb = openpyxl.load_workbook(엑셀 파일 이름) 파일 닫기 wb.close() 엑셀 sheet 열기 # index 이용하기 sheet = wb[sheet이름] cell에 접근하기 # index 이용하기 A = sheet['A1'] A.value # cell() 함수 이용하기 A = sheet.cell(row=1, column=1) A.value 마지막 셀 찾기 # ..