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TEAM EDA
본 포스터는 한빛미디어에서 [나는 리뷰어다]를 통해 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 최근 페이스북 및 오픈 카카오톡방에서 많이 인기가 있었던 책입니다. 데이터 싸이언티스트가 되는 방법들에 대한 글들을 다루고 있습니다. 특히, 취준생 입장에서도 좋은 책이라고 생각했던 부분이 이력서, 포트폴리오 및 직무 스택 등에 대해서 다루어줘서 어느정도 길라잡이가 되어주는 글이었습니다. 그리고, 스타트업부터 대기업까지 회사 별로 어떤 장단점이 있는지 소개해줘서 비록 외국계 기업들이지만 국내 기업에 대입해봐서 방향성을 정해볼 수 있지 않을까 생각이 들었습니다. AI 보다는 데이터 과학자에게 맞춰진 책이지만, 한번쯤은 읽어보면 좋은 내용이라고 생각합니다. 회사에 다니는 분들에게 와닿는 부분도 많을 것 같고 취업을 ..
본 포스터는 한빛미디어에서 [나는 리뷰어다]를 통해 책을 지원받아 작성한 리뷰 포스터입니다. 34,200원으로 싸지는 않은 책이지만 그만한 가치는 하는 책이라고 생각합니다. 최근 AI가 많이 유행해짐에 따라서, 기업에서도 많은 수요가 생기고 학생 및 직장인분들도 AI 공부를 하는 상황입니다. 그래서, PyTorch, TensorFlow 등을 이용해서 CIFAR-10 등의 벤치마크 데이터를 돌려보거나 사이드 프로젝트를 하는 사람도 많아졌습니다. 하지만, 기업의 채용공고를 보면 알겠지만 우대사항에 "모델 서빙을 직접 해본 경험이 있으신 분" 이라는 문구가 많이 생겨나고 있습니다. 모델을 만드는 것도 중요하지만, 이를 어떻게 배포하고 관리하는지 또한 중요한 영역이고 마침표가 되는 부분이기 때문입니다. 이 책은..
이론 : https://eda-ai-lab.tistory.com/598 코드 출처 : https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception/blob/master/modeling/backbone/xception.py import math import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.utils.model_zoo as model_zoo # 출처 : https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception/blob/master/modeling/backbone/xception.py def fixed_padding(inputs, kern..
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation DeepLab 시리즈의 마지막 글인 DeepLabv3+의 리뷰를 하도록 하겠습니다. v3+ 또한 기존의 논문들과 구성 자체는 비슷하기에, 기존의 DeepLab 논문을 아직 안보시는 분들은 아래의 글을 먼저 참고하시기 바랍니다. DeepLabv1 : https://eda-ai-lab.tistory.com/589 DeepLabv2 : https://eda-ai-lab.tistory.com/593 DeepLabv3 : https://eda-ai-lab.tistory.com/596 Motivation 위의 DeepLabv3의 그림을 보면 알겠지만, 한계점 중에 하나가..
이론 : https://eda-ai-lab.tistory.com/596 from collections import OrderedDict import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from types import ModuleType class Bottleneck(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch, stride, dilation, downsample): super(Bottleneck, self).__init__() mid_ch = out_ch // 4 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=in_ch, out_channels=mid_ch, kernel_size=1..