사막여유

Tensor RTNVIDIA에서 만든 프레임워크NVIDIA GPU 최적화 기술Advantages of Tensor RTC++과 Pyhton을 API레벨에서 지원하므로 CUDA를 잘 모르는 DeepLearning 개발자들도 쉽게 사용할 수 있따.Lantency, ThroughPut을 쉽게 향상다양한 Layer 및 연산에 대해 Customization할 수 있는 방법론을 제공Latency (시간단위)작업을 처리하는데 걸리는 시간Throughput (일단위)단위시간(초)당 처리하는 작업의 수일초당 몇장의 이미지를 처리할 수 있는지 Work FlowOptimizerNVIDIA GPU연산에 적합한 최적화 기법들을 사용해 훈련된 딥러닝 모델을 최적화 하는 역할Engine배포할 NVIDIA GPU에 따라 최적의 연산..

NMS ( Non - Maximum Suppression )최종 박스 하나를 찾는 것 동작순서검출된 Bounding Box 중, Confidence_threshold보다 작으면 제거Confidence Score를 기준으로 내림차순 정렬모든 박스 순차적으로 실행가장 높은 Confidence Score의 Bounding Box와 동일한 Class면서 iou_threshold이상인 Bounding Box는 제거남은 Bounding Box 선택 위와같이 class1(새)과 겹치는 부분이 많은데 같은 클래스라면 삭제한다.즉, 가장 확률이 높은 박스 하나만 남기고 제거한다.threshold가 너무 낮으면 조금만 겹쳐도 같은 클래스에 비슷한 위치라고 판단되어 박스가 모두 삭제되며 검출이 누락될 수 있고 너무 높으면..

Object Detection이미지내의 모든 object에 대해 classification과 Localization을 수행활용도로 cctv, 제품의 공정불량, 백화점 cctv종류1.원스테이지 - 백본에서 한번에 물체의 위치와 종류를 분류 - YOLO, SSD..2. 투스테이지 - 백본에서 물체의 위치를 판단하고 무엇인지 분류 - RCNN, FastRCNN, RFCN, MaskRCNN..주요 용어 정리1. Bounding Box - 이미지내에서 물체 전체를 가득차게 그린 가장 작은 직사각형을 의미2. Confidence Score - 이미지 내에서 찾은 Bounding Box안에 물체가 있을 확률3. Sliding Window - 이미지 내에서 적당한 영역을 정하여, 영역을 이동시키면서 알고리즘을 적용하는..

PRINCIPLES (원칙) 계기Priciple 원칙이라는 책은 사실 예전에 알게되었던 책이었다.한창 투자를 공부할 때 알게된 '레이 달리오'가 쓴 책이라는 것만 알고있었고 어떤 내용이고 왜 이 책을 썼는지는 알지 못했었다.자세히는 기억이 안나지만 최근 유튜브에서 '원칙'이라는 책이 알고리즘으로 뜨게됐고그때도 단순히 레이 달리오라는 유명한 투자자가 쓴 책이고 책제목 그대로 '원칙'에 입각해 무언가를 하는데 도움이될 수 있겠구나 라는 생각으로 구매한 책이기도 하다.1년전 친구를 도와주면서 시작하게 된 사업이 어느덧 개발이 완료가 되었고 이제는 그 분야에서 파생된 다른 분야에 대한 사업을 시작하게 되었는데 개발을 할 때나 문화, 방향에 대한 결정을 할 때 어떤 기준으로 어떻게 결정하는 것이 가장효율적일까 라..