전체 글117 [Object Detection] Anchor DETR 리뷰 (AAAI2021) 안녕하세요 pulluper 입니다. 이번 포스팅에서는 AAAI 2021 에서 제안된 Anchor DETR 을 리뷰해보도록 하겠습니다. 논문은 다음과 같습니다. https://arxiv.org/abs/2109.07107 참고로 DETR은 다음 포스팅을 참고하시면 좋겠습니다. https://csm-kr.tistory.com/71 [Object Detection] DETR(DEection TRasformer ECCV2020)리뷰 및 구현안녕하세요 Pulluper 입니다 :) 이번시간에는 Transformer 를 이용한 Object Detection 방법인 DETR 에 대하여 알아보겠습니다! https://arxiv.org/abs/2005.12872 본 포스팅의 내용은 크게 Introduction, Networ.. 2023. 3. 21. [DNN] timm을 이용한 VIT models ILSVRC classification 성능평가 안녕하세요 pulluper 입니다! 이번 포스팅에서는 timm 모듈을 이용하여 평가한 vit(vision transformer) classification성능을 정리 해보겠습니다. timm 모듈은 hugging face에서 만들어주신 다음 레포에서 확인 할수 있습니다. (너무 감사합니다!) https://github.com/huggingface/pytorch-image-models GitHub - huggingface/pytorch-image-models: PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, E PyTorch image models, scripts, pretrained weights -- R.. 2023. 3. 17. [Pytorch] torch.nn.Unfold torch.nn.Unfold 는 다음과 같다. batched tensor에 대하여 마치 convolution 처럼 sliding 움직이면서 그 local block을 구하는 것이다. 다음 사이트에서 자세한 설명을 볼 수 있다. https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Unfold.html Unfold — PyTorch 2.0 documentation Shortcuts pytorch.org 예를들면 다음과 같다. MNIST train 1번 그림인데, 여기에 Unfold 를 kernel=7, stride=7 padding=0 으로 주면 오른쪽 그림과 같이 kernel 기준으로 나뉘게 되고 하나의 local block 은 1(=c) x (kernel_w *ke.. 2023. 3. 16. [Analysis] limsup과 liminf의 정의 정의 (limsup, liminf) 1. 임의의 실수에 속하는 seq 에 대하여 - 여기서 seq sn 의 수렴성은 상관없다. 2. lim sup s_n 의 정의는 inf sup sk 이다. 이것은 MCT에 의해서 증명가능 3. lim inf s_n 의 정의는 sup inf sk 이다. 4. 임의의 수열에 대한것이라는 것을 한번더 강조 2023. 3. 16. [Pytorch] torch.tensor.repeat() 사용하기 torch.repeat 이거 dim 늘릴때 참 좋은 함수이다. 예를들어 anchor point를 다음과 같이 [100, 2] 개를 만들고 싶다. 이때, 이를 batch (=8) 개 만큼 늘리고 각 100개 point를 3번씩 가지는 anchor points 를 만들고싶을때, repeat을 쓰면 좋다. 다음 코드의 결과는 [8, 300, 2] 이다. import torch anchor_points = torch.rand(100, 2) anchor_points = anchor_points.unsqueeze(0).repeat(8, 3, 1) print(anchor_points.size()) repeat 은 차원이 안 맞아도 가능하다. repeat의 뒷쪽부터 맞추는 것 같다. 그치만 헷갈리니 차원을 맞춰서 하는.. 2023. 3. 8. [WSOL] Grad-CAM이해와 구현 안녕하세요 Pulluper입니다. 이번 포스팅은 Explainable AI (XAI) 관련이 있고, 그리고 WSOL(weakly supervised object localization) 의 대표적인 방법인 Grad-CAM에 대하여 알아보겠습니다. 논문은 다음과 같습니다. https://arxiv.org/abs/1610.02391 Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization We propose a technique for producing "visual explanations" for decisions from a large class of CNN-based models, making them more tr.. 2023. 3. 6. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 20 다음
