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[논문 리뷰] ViT-G/14 요약, 코드, 구현 논문을 상세히 번역하고 한단어씩 해석해주는 포스팅은 많다. 나는 논문을 누구나 알아듣도록 쉽고 간결하게 전달하고자 한다. ViT-G/14 Scaling Vision Transformer ZHAI, Xiaohua, et al. Scaling vision transformers. In: Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022. p. 12104-12113. 논문 원문 링크 일단 이 논문을 읽기 전에 ViT에 대한 내용을 완전히 이해하는걸 추천한다. [논문 리뷰] Vision Transformer(ViT) | 논문 원문, 논문 요약, 논문 구현, AN IMAGE IS WORTH 16X16 WOR.. 2023. 4. 10.
[논문 구현] ViT ImageNet 평가 방법 ViT는 트랜스포머 중에서 그나마 간단한 형태이다. 실제로 구현하는게 그리 어렵지는 않다. 하지만.......... 논문에서 '대용량 pre-training'이 안된 ViT는 퍼포먼스가 상당히 떨어진다고 나온다. 다시 말해서 시간도 오래 걸리고 귀찮다................................. 다행히 나만 귀찮은게 아니라 천조국 형들도 귀찮았나 보다. 누군가 이미 라이브러리로 만들어놨다. https://timm.fast.ai/ 이걸로 모델을 만들어보자. 일단 설치 pip install timm 그리고 OOP로 작성된 코드는 다음과 같다. (device는 맥북이면 mps, 윈도우면 cuda) import timm import torch import torchvision import torc.. 2023. 3. 28.
[논문 리뷰] Vision Transformer(ViT) 요약, 코드, 구현 논문을 상세히 번역하고 한단어씩 해석해주는 포스팅은 많다. 나는 논문을 누구나 알아듣도록 쉽고 간결하게 전달하고자 한다. ViT AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE DOSOVITSKIY, Alexey, et al. An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. arXiv preprint arXiv:2010.11929, 2020. 논문 원문 링크 ViT를 보기 전에 standard transformer를 이해하길 바란다. Transformer 논문 리뷰, 논문 원문, 논문 요약, 논문 구현, Attention Is All .. 2023. 3. 22.
파이참 설치, 파이참 환경변수 설정, 파이참 개발환경 설정, pycharm 설치, Free Educational Licenses 학생 라이센스일 경우 학생 인증 후 다운로드 해야한다. 일반 버전 다운로드 하면 라이센스 받은게 아무 소용 없다. 이건 그냥..... 학생 구글 계정(ac.kr 로 끝나는 메일)으로 가입하고 인증하면 된다. 쉽다. 라이센스 받은 후 아래에서 파이참을 클릭해 설치해야만! 한다. https://account.jetbrains.com/licenses JetBrains Account account.jetbrains.com 라이센스가 있으니 당당하게 프로페셔널 다운. (라이센스가 없을 경우 옆에 커뮤니티 버전 받으면 된다.) 설치 진행하며 계속 넥스트 클릭하다가 다음 화면에서 집중! 나머지는 계속 진행하면 된다. 켜지고 나서 젯브레인 로그인 해주면 프로버전을 사용할 수 있다. 로그인! 스크린샷이 안되는데 누르면 .. 2023. 3. 21.
아나콘다 설치, 환경변수 설정, 개발환경 설정, anaconda 설치 설치 전에 절대 주의사항... 충돌 이슈.... 파이썬 지우세요!!!!!!!!!!!!!!!! 파이썬 지우세요!!!!!!!!!!!!!!!! 파이썬 지우세요!!!!!!!!!!!!!!!! 파이썬 지우세요!!!!!!!!!!!!!!!! 파이썬 지우세요!!!!!!!!!!!!!!!! 휴... 그럼 이제 시작해보자. 아나콘다 공식 홈페이지 https://www.anaconda.com/products/distribution#download-section Anaconda | Anaconda Distribution Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a sing.. 2023. 3. 21.
VS code 설치, VS 코드 설치, 비주얼 스튜디오 코드 설치 공식 사이트 링크 https://code.visualstudio.com/ Visual Studio Code - Code Editing. Redefined Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows. code.visualstudio.com 클릭 클릭 계속 다음을 누르다가 이 페이지가 나오면 집중! 두개가 체크 안되있을텐데 체크하기 계속 다음 누르면 된다. 익스텐션 클.. 2023. 3. 21.
[논문 리뷰] UNet 요약, 코드, 구현 논문을 상세히 번역하고 한단어씩 해석해주는 포스팅은 많다. 나는 논문을 누구나 알아듣도록 쉽고 간결하게 전달하고자 한다. UNet U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation RONNEBERGER, Olaf; FISCHER, Philipp; BROX, Thomas. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. In: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention–MICCAI 2015: 18th International Conference, Munich, Germany, October 5-9, 2015, Pr.. 2023. 3. 20.
자바 jdk11 설치, 자바 jdk11 환경변수 설정 홈페이지 링크 Java Platform, Standard Edition 11 Reference Implementations Java Platform, Standard Edition 11 Reference Implementations The official Reference Implementation for Java SE 11 (JSR 384) is based solely upon open-source code available from the JDK 11 Project in the OpenJDK Community. This Reference Implementation a jdk.java.net 왼쪽에서 java SE 11 클릭 Windows 어쩌구 저쩌구 클릭 program files에 압축 해제 Win.. 2023. 3. 17.
[논문 리뷰] Inception v1 요약, 코드, 구현 논문을 상세히 번역하고 한단어씩 해석해주는 포스팅은 많다. 나는 논문을 누구나 알아듣도록 쉽고 간결하게 전달하고자 한다. Inception v1 Going deeper with convolutions SZEGEDY, Christian, et al. Going deeper with convolutions. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2015. p. 1-9. 논문 원문 링크 저자의 의도 이 당시에는 깊은 네트워크에 대한 아이디어 창출이 가장 핫했다. 저자는 gradient vanishing이 없는 더 깊은 네트워크를 만들고자 했다. 특히 Hebbian principle이라는 뉴로사이언스 .. 2023. 3. 16.
[논문 리뷰] VGGNet 요약, 코드, 구현 논문을 상세히 번역하고 한단어씩 해석해주는 포스팅은 많다. 나는 논문을 누구나 알아듣도록 쉽고 간결하게 전달하고자 한다. VGGNet Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition SIMONYAN, Karen; ZISSERMAN, Andrew. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014. 논문 원문 링크 저자의 의도 3x3의 작은 크기의 필터를 사용해서 모델의 depth를 늘려보자. 기존의 문제점 AlexNet이나 ZFNet 같은 모델들은 large scale의 이미지를 처리하는데 문제가 .. 2023. 3. 15.

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