AI28 [02 Object Detection] - MMdetection 설치 및 기본사용법 MMDetection이란?MMDetection은 OpenMMLab에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 객체 탐지 라이브러리입니다. 다양한 최신 객체 탐지 알고리즘을 구현하고 있어, 연구 및 실험을 위한 최적의 환경을 제공합니다. 이 라이브러리는 COCO, VOC, ADE20K 등 다양한 데이터셋을 지원하며, 사용자 친화적인 API와 확장성이 뛰어난 구조로 되어 있습니다. MMDetection은 연구자와 개발자들이 효율적으로 딥러닝 모델을 구축하고 학습할 수 있도록 도와줍니다. 1. MMDetection 설치 과정 1) MMdection 클론하기MMDetection을 사용하기 위해서는 먼저 라이브러리를 설치해야 합니다. 설치 과정은 다음과 같습니다.우선, MMDetection의 소스 코드를 GitHub에서 클론해.. 2024. 10. 26. Pytorch에서 Learning Rate(LR) 스케줄링 다양한 기법 딥러닝 모델을 학습할 때, 학습률(Learning Rate)은 학습 성능에 큰 영향을 미칩니다. 학습률을 잘못 설정하면 학습이 너무 느리거나, 최적화 과정에서 손실함수가 발산할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 학습 중에 학습률 스케줄링 기법을 사용하여 학습률을 점진적으로 조절하는 방법이 있습니다.이번 포스팅에서는 8가지 대표적인 학습률 스케줄링 기법에 대해 설명합니다. 각 기법의 개념과 PyTorch에서 사용하는 방법을 함께 소개할게요. 1. StepLR 개념StepLR은 일정한 주기마다 학습률을 일정 비율로 감소시키는 방식입니다. 예를 들어, 매 10 에폭마다 학습률을 50%씩 줄이도록 설정할 수 있습니다. 학습 초기에는 큰 학습률로 빠르게 최적화하고, 후반부로 갈수록 더 작은 학습률로 세밀한 조정을.. 2024. 9. 30. [01 - ImageNet Sketch 데이터] - Augmentation [2] 스케치 이미지에 유효한 Augmentation이번 포스팅에서는 스케치 이미지 데이터셋을 학습할 때 사용한 다양한 Augmentation 기법들 중에서 성능에 유효했던 몇 가지를 공유하고자 합니다. 특히, 스케치 이미지의 특성에 맞춰 선명도와 밝기 조절을 통해 성능 개선을 이뤄낸 사례를 소개하겠습니다. 먼저, 사용했던 Augmentation 기법을 간단히 소개하면 아래와 같습니다.Unsharp Mask: 이미지를 선명하게 만드는 기법.RandomBrightnessContrast: 이미지의 밝기를 조절하는 기법.이 두 가지 Augmentation은 특히 스케치 이미지에서 효과적인 성능 향상을 보여줬습니다. 이제 각각의 방법을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 아래 코드는 적용한 전체 코드 입니다.class Un.. 2024. 9. 26. [01 - ImageNet Sketch 데이터] - Grad Cam [3] Grad-CAM을 활용한 이미지 분류 모델 시각화이번 포스팅에서는 Grad-CAM을 활용하여 이미지 분류 모델의 시각화를 구현한 사례를 소개합니다. Grad-CAM(Gradient-weighted Class Activation Mapping)은 신경망이 이미지를 분류할 때 주목한 부분을 시각화할 수 있는 방법입니다. 특히 복잡한 CNN(Convolutional Neural Network) 모델에서, 모델이 어떤 부분을 중점적으로 보았는지 확인할 수 있어 모델 해석에 큰 도움이 됩니다. Grad-CAM을 적용한 전체 코드 개요아래 코드에서는 ResNet101 모델을 사용하여 이미지 분류를 진행한 후, Grad-CAM을 통해 모델이 주목한 이미지 영역을 시각화하는 과정을 설명합니다. Augmentation이.. 2024. 9. 26. 이전 1 2 3 4 5 ··· 7 다음
