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[5분 컷 리뷰] SimCLR (A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations) 리뷰 요약 SimCLR을 이미지 데이터을 더 잘 구별하기위한, 대조적학습 (Constrative learning)을 이용한 사전학습 프레임워크*입니다. SimCLR은 비슷한 같은 데이터 증강(Data augmentation)을 이용하는데, 같은 데이터 소스로 부터 생성된 이미지는 가깝게, 다른 이미지소스로 부터 생성된 이미지는 멀게 학습하는 metric learning 방법입니다. 즉 이미지의 유사성/이질성을 학습하는 방법론입니다. 이 방법론을 사전학습으로 사용하면, 시각적표현을 더 잘학습할 수 있고, 지도학습 등에서의 적은 파라미터로도 더 높은 구별성능을 낼 수 있습니다. *프레임워크: 세부적인 방법론만 바꿔가면서 동일한 목적을 달성할 수 있도록하는 큰 틀을 의미합니다. Introduction - 비전관련 .. 2023. 12. 17.
[5분컷 이해] 마르코프 랜덤 필드(Markov random field) 요약 마르코브 랜덤필드(Markov random field, MRF)은 이산확률변수사이에 상호의존성을 표현하는 그래프모델입니다. 주요한 특징은 무방향성(Undirected)이며 인접한 경우에만 상호작용하는(pairwise interaction)하는 그래프의 성질을 지니고 있습니다. 관찰된 데이터로부터 알려지지 않은 변수를 추론하기위해서 주로 사용되며, 특히 이미지에서는 이미지 복원, 이미지 세그멘테이션, 객체인식 등에 주로 쓰입니다. 마르코브 랜덤 필드 정의(MRF, Markov random fields) 마르코브 랜덤필드는 마르코브 속성을 가진 그래프를 의미합니다. 이산확률변수(노드)사이의 상호의존성(edge)을 표현하는 그래프 모댈입니다. 이 노드 사이에서는 무방향성(undirect, 무향)입니다. .. 2023. 11. 4.
FastAPI request body 로깅 요약 FastAPI middleware은 어플리케이션의 요청 및 응답처리과정중에 중간에 위치하여, 여러 작업을 수행할 수 있는 요청->동작 사이, 응답->동작사이에 여러 기능을 수행 주로 요청 및 응답을 변형하거나(예, 암호화), 인증, 로깅및 모니터링, 예외처리등을 수행. ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) 프로토콜을 따르는 웹 애플리케이션에서 비동기 요청을 처리하기 위해, request._receive속성에 설정하도록함 fastAPI의 미들웨어는 @app.middleware("http")와같이 함수위의 데코레이터로 사용가능합니다. async def set_body(request: Request, body: bytes) 함수는 원래 요청 객체에 바이트로 된 .. 2023. 10. 26.
[에러처리] conda: error: argument COMMAND: invalid choice: 'activate' conda 설치후 아래와 같은 에러가 발생 $ conda activate myenv usage: conda [-h] [--no-plugins] [-V] COMMAND ... conda: error: argument COMMAND: invalid choice: 'activate' (choose from 'clean', 'compare', 'config', 'create', 'info', 'init', 'install', 'list', 'notices', 'package', 'remove', 'uninstall', 'rename', 'run', 'search', 'update', 'upgrade', 'build', 'content-trust', 'convert', 'debug', 'develop', 'doc.. 2023. 10. 10.
[mlflow] child run id 조회하기 import mlflow from setting import parent_run_id mlflow.set_tracking_uri(TRACKING_URI) child_run_ids = list() for run in client.search_runs(experiment_ids=[6]): if "mlflow.parentRunId" not in run.data.tags: continue if run.data.tags["mlflow.parentRunId"] != parent_run_id: continue child_run_ids.append(run.info.run_id) 2023. 9. 25.
jupyter-notebook 라이브러리 자동 갱신 %load_ext autoreload %autoreload 2 2023. 8. 26.

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