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TEAM EDA
Resources Title : Dual Attention Network for Scene Segmentation (DANet) Paper : https://arxiv.org/abs/1809.02983 Motivation & Introduction 기존의 연구는 Global한 Context 정보를 잡기위해서 Kernel Size를 넓히거나 Global Average Pooling, Dilated Convolution 등을 이용했다. 하지만, 이는 object와 stuff 사이의 관계를 제대로 파악하지 못한다. 이를 위해, DANet은 2가지의 Self-Attention인 Position Attention과 Channel Attention을 통해서 위의 문제를 해결하려고 한다. Methodology Pos..
Resource Title : High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions (HRNetV2) Paper : https://arxiv.org/pdf/1904.04514.pdf Motivation & Introduction Vision Task에서 High-Resolution representation learning은 중요한 역할을 한다. 하지만, 기존의 연구들의 대부분은 low-resolution 혹은 medium-resolution으로부터 High-Resolution을 복원하거나 dilated convolution을 통해서 medium-resolution을 계산하는게 전부이다. 비록 이렇게 resolution을 줄여야 receptiv..
본 포스터는 한빛미디어에서 [나는 리뷰어다]를 통해 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 기존의 많은 책들은 "데이터 분석"에 초점을 맞추었다면 이 책은 "스토리 텔링"에 맞추어져 있습니다. 데이터 분석 공모전을 하면서 항상 느끼는 점은 내가 분석한 내용을 어떻게 설명을 해야할지 였습니다. 같은 데이터를 가지고 분석한 팀원들에게도 내가 한 분석을 설명하기 어려운데 심사위원들에게 이를 어떻게 설명하고 이해시킬지 막막하기만 합니다. 안그래도 최근에 이러한 고민을 많이하게 되었고 7월 리뷰로 해당 책을 선택하게 되었습니다. 초급이라는 난이도 답게 책 자체는 많이 쉬운 편이었습니다. 책의 페이지가 200를 넘어가지만 페이지 내에 글씨 자체가 적은편이라 읽는 시간이 오래 걸리지 않았습니다. 내용 자체도 "직관..
1. 절대경로 찾기 import os os.getcwd() '/home/ubuntu/Upstage AI : 수식인식기' 2. 압축 풀기 from zipfile import ZipFile dataset = ZipFile('/home/ubuntu/Upstage AI : 수식인식기/train_dataset.zip') dataset.extractall('/home/ubuntu/Upstage AI : 수식인식기/') dataset.close() '/home/ubuntu/Upstage AI : 수식인식기/train_daset' 폴더가 생성됨
본 포스터는 한빛미디어에서 [나는 리뷰어다]를 통해 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 먼저 저는 대학원생이고 스파크의 경우 아예 처음이었습니다. 1. 소개 Apach Spark는 SQL, 머신러닝 등을 위한 대규모 데이터 처리 분석 엔진입니다. 한마디로 빅데이터를 분석하기 위한 언어입니다. 보통 Hadoop과 스파크 둘 중 하나의 언어를 사용하는데, 구글 클라우드 잼의 글에서는 아래와 같이 비교를 한다고 합니다. Hadoop은 주로 디스크 사용량이 많고 맵리듀스 패러다임을 사용하는 작업에 사용됩니다. Spark는 더 유연하지만 대체로 더 많은 비용이 드는 인메모리 처리 아키텍처입니다. 각 기능을 이해하고 있으면 언제 어떤 것을 구현할지 결정하는 데 도움이 됩니다. 출처 : https://cloud..