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[Deep learning] Pytorch 처음부터 KITTI dataset을 이용한 object detection - [0]
Yolo Make using KITTI dataset [내용] Dataloader : 학습에 필요한 이미지 라벨을 불러오는 과정 Model (model, activation) Train (input -> out (loss, optimize 설정 필요)) / eval(compare gt) logic Loss (evaluation metric) -> 이를 이용해서 backpropagation을 하기 때문에 중요함! (MSE, MAE, Binary cross entropy) [이번 포스트에 들어갈 내용] folder 구조 전체 폴더 구조 ─ yolov3_kitti.cfg ─ main.py ─ utils └─ __init__.py └─ tools.py ─ dataloader └─ __init__.py └─ da..
[Algorithm] Bubble / Insert / Select Sort
Bubble sort : O(n^2) 평균 [9 3 5 7 1] → 앞에서 부터 두개씩 비교하는것bubble sort 최대한 사용 안하는 것이 좋음 9 3 5 7 1 7a 5a 5b 7b 3c 3 5 7 1 9 5a 5b 7a 3c 7b 3 5 1 7 9 5a 5b 3c 7a 7b 3 1 5 7 9 5a 3c 5b 7a 7b 1 3 5 7 9 3c 5a 5b 7a 7b → bubble sort 은 stability 를 가짐 두개의 정렬 요소가 있을 때 첫번째 정렬의 요소가 같을 경우 두번째 정렬은 a→c 순서대로 이루어짐 => 불안정 정렬 from typing import List def sort(nums: List[int]) -> List[int]: for idx in range(0,len(nums)-..
[C++] 함수의 전달(값, 참조, 주소) [* , &]
최근 python을 많이 사용하다 보니 함수 만들때 자꾸 def를 하질 않나.. object return 할때 여러개를 던지려고 하질 않나... 그래서 정리해본다 🙂 함수 값을 전달할 때 몇 가지 방법이 있는데, 정리하자면 Call by ( value, reference, address ) 가 있다. 그전에 *과 &에 대해서 간단하게 설명하자면 0. *과 & *와 & 는 변수에 대해서 "연산"할 때 사용하기도 "선언", "구문"에서 사용하기도 한다. 1) "연산"으로 써 두 변수의 의미는 다음과 같음 c = a * b // a 와 b를 곱하여 c에 저장 a = 3 & 4 // 비트 연산 (AND) 011 & 100 = a에 0 저장 b = 6 & 10 // 110 & 1010 = b에 2 저장 2) "선..
[ERROR]SyntaxError: Non-ASCII character '\xec' in file
혹시 주석에 한글이 포함되어있다면 코드 상단에 #-*- coding: utf-8-*- 아래 내용을 기입해주면 됨
[논문리뷰] NeRF: Representing Scenes asNeural Radiance Fields for View Synthesis
논문링크 : https://arxiv.org/pdf/2003.08934v2.pdf 읽은이유 : DBARF라는 신기하게 생긴 논문을 읽기 위해서 사전지식으로 NeRF가 필요한 듯해서 읽게 되었다. 이해정도 : ⭐ [⭐개념 ⭐⭐제대로 읽음 ⭐⭐⭐ 코드까지 이해] 📌 Summary of Contribution 더보기 In summary, our technical contribution An approach for representing continuous scenes with complex geometry and materials as 5D neural radiance fields, parameterized as basic MLP networks. A differentiable rendering procedu..
[Python] 지정 경로에 경로 존재 여부 확인, 디렉토리 생성
작성일자 : 23.02.06 import os # 하위 디렉토리는 생성할 수 없음 os.mkdir('./new_folder') # 디렉토리 생성 1 os.makedirs('./a/b/c', exist_ok=True) # 기존에 해당하는 폴더가 있어도 exception 에러 넘어갈 수 있음 exist_ok = True 하면 # 디렉토리 생성 2 def makedirs(path): try: os.makedirs(path) except OSError: if not os.path.isdir(path): raise path = ~/test/ makedirs(path)
[OpenCV python]컨투어 찾기 ( cv2.findContours )
작성일자 : 21.09.27 외곽선 검출 이진화를 통해 얻은 영상으로 부터 레이블 맵을 생성 함 이미지의 윤곽을 검출한다는 개념 이미지 자체에 검출된 구역을 나눈 후 각각을 contours 로 적용이 됨 컨투어의 크기와 사이즈 각도도 검출할 수 있음 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread(IMG_DIR) img2 = img.copy() # 그레이 스케일로 변환 imgray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 스레시홀드로 바이너리 이미지로 만들어서 검은배경에 흰색전경으로 반전 ret, imthres = cv2.threshold(imgray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV) # 가장 바깥쪽 컨투어에..
