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# 현재 가상환경 목록 확인 $ conda info --envs # 가상환경 삭제 $ conda remove -n 가상환경이름 --all # 가상환경 생성 $ conda create --name daeun python=3.6 >>> python 3.6 버전으로 이름이 daeun 인 가상환경 만들기 # 가상환경 활성화 $ conda activate daeun # 설치 패키지 확인 $ conda list # 패키지 설치 $ conda install 패키지명==version 간혹 requirements.txt 를 pip3 install -r requirements.txt 로 설치하는경우, 기본 python의 path 문제때문에 pip가 먹지 않을 수도 있다. 이때는 requirements.txt에 있는 특정 ..

오늘은 Colorization의 대표 Network인 Let there be color! 에 대해 리뷰해보려고 합니다. 역시 잘못된 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다! 👀 개인적으로 재밌게 읽었던 논문입니다 ㅎㅎ 우선 Colorization이란, 간단히 말하면 흑백 사진을 칼라 사진으로 딥러닝을 통해 바꾸는 방법론을 뜻합니다. 아래 예시와 같이 말이죠. 이러한 Colorization에 대한 연구는 꽤 오래전부터 이루어져왔는데요, 크게 User가 개입해 힌트를 주는경우와 reference image를 참고하는 경우, 그리고 흑백 이미지만 넣으면 자동으로 색을 입혀주는 총 3가지의 방법론으로 나뉩니다. 특히 요즘은 transfomer의 발전과 더불어 흑백사진만 넣으면 user의 개입 없이 automat..

오늘은 Generating Visual Explanations(2016) 이라는 XAI 분야의 논문을 리뷰하겠습니다. 원본은 이 곳에서 찾아보실 수 있습니다. 흔히 딥러닝을 '블랙박스'라고 칭하곤 합니다. 그 이유는 머신러닝과는 달리 어떤 feature를 통해 특정 class로 분류했는지, 또는 어떤 feature가 중요한 분류 기준으로 작용했는지 알기 어렵기 때문인데요. 물론 CNN 필터들을 출력해볼 수도 있고, 여러가지를 통해 진단할 수 있는 방법이 많습니다. 하지만 가시적인 특징으로는 확실히 설명력이 필요할 경우가 많죠. 따라서 이 논문의 가장 큰 contribution은 이미지 분류에 대한 explanations를 출력한다는 것입니다. 본 논문은 특정 class를 왜 그 class로 분류했는지, ..

나를 일주일 째 괴롭혔던 ARM ... ARM은 기존 input으로 들어가는 x에 context net의 output을 채널에 대해 concat해서 문맥 정보를 추가해주는 형식의 알고리즘이다. 하지만 ARM을 구현하는 과정에서 내가 직면했던 에러는 다음과 같다. RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 7, 7], expected input[11, 6, 448, 448] to have 3 channels, but got 6 channels instead ARM Input은 torchvision 내의 resnet50에 들어가는 형식이었는데, 알고리즘상 채널에 대해 concat을 하다보니 기존 resnet50이 받는 채널 3의 input과는 달라질 수 밖..

오늘은 facebook에서 발표한 DomainBed를 정리하며 Domain Generalization의 대표 알고리즘을 알아보겠습니다. 우선 Domain Generalization에 대해 간단히 소개하자면, train과 test의 distribution shift (domain shift)를 완화할 수 있는 generalize된 기법을 고안하는 분야입니다. 대표적으로는 train과 test distribution 모두에서 invariant 한 feature를 추출하는 것에 집중하는 알고리즘 계열이 있습니다. DomainBed는 facebook에서 발표한 DG 분야의 benchmark dataset과 알고리즘 등을 모아 정리한 논문입니다. DomainBed에 수록되어있는 데이터셋과 알고리즘 등은 우선 다음..

찐 행복했던 순간!!!! 💘 근데 MLDG가 막막한건 맞다,,,,,,,,,,

서버를 쓰다가 3시간짜리 코드를 1시간 남기고,, 시간 없어서 control + z로 정지했는데,,, 이게 비정상적인 정지로 먹혔나보다. 그래서 이번에 또 glances의 GPU 사용량이 ,,, 또,,, 차있어서 CUDA oom error가 나는거다 ㅠㅠㅠ 교수님한테 맨날 찐같이 가서 ㅠ ㅅ ㅠ 맨날 귀찮게 도커 다시만들어주시고 그랬는데,,, 암튼 ,,, 드디어 해결 방법을 찾았다! 가장 많이 참고한 블로그는 여기다 ㅠ ㅠ https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=neakoo35&logNo=30126659800 좀비 프로세스 KILL 흔히 프로세스를 죽이기 위해서 다음 명령을 사용한다. # kill [PID] 이래도 안죽는 ..

오늘은 CLIP에 대한 마지막 포스팅으로, CLIP 논문의 마지막 실험 챕터인 "Robustness to Natural Distribution Shift" 에 대해 포스팅하겠습니다. 역시 잘못된 부분이 있다면 댓글 부탁드립니다 👀 또한 CLIP의 전반적인 개념과 zero-shot, representation learning의 실험과 내용에 대해 궁금하신 분은 제 이전 게시글을 참고 부탁드립니다. [딥러닝(DL) 📈/XAI] - [XAI] CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training) 논문 리뷰 [딥러닝(DL) 📈/XAI] - [XAI] Zero shot & Representation learning 에서의 CLIP - 논문리뷰 + Code 우선 챕터에 들어가기 전에 '..