신종 코로나 확진자 수가 조작일까? MERS, SARS, EBOLA로 비교 분석 (1)

신종 코로나 사태로 온 세계가 시끄러운 상태에, 확진자 수와 사망자 수가 기계처럼 늘어서 무언가 있나 하고…

FPN (Feature Pyramid Network) 과 BiFPN

BiFPN은 FPN에서 레이어마다 가중치를 주어 좀더 각각의 층에 대한 해상도 정보가 잘 녹아낼수 있도록 하는 장치이며,…

EfficientNet을 사용할때 성능 및 메모리 사용량 주의

colab notebook 에 흥미로운 주제가 있어 소개한다. 관련한 주제는 2019년을 강타한 EfficientNet이다. https://colab.research.google.com/github/rwightman/pytorch-image-models/blob/master/notebooks/EffResNetComparison.ipynb#scrollTo=7AUmKc2yMHz0 해당 저자는 직접…

lightGBM / XGBoost 파라미터 설명

lightGBM에는 무수히 많은 파라미터가 있다. 다만 기억할것은 정답이 없다는것이다. 생각보다 하이퍼파라미터 튜닝에 시간을 많이 쏟지는 않는…

xgboost 논문따라가기

xgboost의 논문은 생각보다 양이 많고 읽기가 쉽지는 않다. https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/rfp0697-chenAemb.pdf 시작하기전에, XGBoost논문에서는 부스팅에 관한 친절한 설명이 먼저…

lightGBM의 핵심이해

데이터분석 방법을 크게 두가지로 나눠보자. 음성, 이미지, 텍스트처럼 딱 떨어지는 데이터가 아니여서 중요한 feature를 추출하는 작업이…

맥북(AMD 560x)에서 딥러닝훈련 방법

전통적으로 AMD그래픽카드는 딥러닝을 학습하는데 있어 CUDA의 부재로 Tensorflow등의 라이브러리를 실행시키기 어려웠습니다. 이렇게 몇년이 흘러도, AMD에서는 이…

XGBoost 의 병렬처리가 어떻게 가능할까?

출처 : http://zhanpengfang.github.io/418home.html GBDT방법은 무조건 순차적으로 모델을 개선해나가는 부스팅 방법이 핵심이다. 하지만 XGBoost는 병렬로 처리되는것을 알수있다.…

MASK RCNN 핵심이해

Faster RCNN에서 Masking을 하는 레이어가 하나 추가된 형태로, 오브젝트 디텍션 뿐만아니라 Instance Segmentation까지 다루는 Two Shot…

이미지 분류(Object Detection) Two-Shot 알고리즘 발전사 핵심이해

이미지 분류 문제에는 다양한것들이 존재한다. 사진에서 어떠한 물체가 있음을 탐지함에 있어서는 Object Detection, 사진안에 명확한 물체를…