담비와시작하는머신러닝

안녕하세요. 오늘 리뷰해 볼 논문은 CycleGAN입니다. 1. Introduction 우리가 모네의 그림들과 풍경사진들에 익숙하다면 한 풍경사진을 보고 이 풍경을 모네가 그렸다면 어떤 그림이 나올지 상상이 됩니다. 굳이 풍경사진과 모네의 그림의 수많은 대응 쌍을 보지 않아도 가능한 일입니다. 이 논문에서는 각 집합(모네 그림들, 풍경사진들)에 대응하는 이미지 쌍 없이 한 이미지(한 풍경사진)가 다른 이미지 집합(모네의 그림들)에서 어떻게 표현되는지 찾아주는 method를 소개합니다. 즉 upaired image to image translation method인 Cycle GAN을 소개합니다. 이미지 translation을 할 때 가장 큰 어려움이 paired data를 얻기가 어렵고 얻는 과정에서 비..

안녕하세요! 오늘 포스팅해볼 내용은 리눅스 환경에서 아나콘다 설치 방법과 간단한 사용법입니다! 일단 아나콘다란 데이터 사이언스에 많이 사용되는 파이썬 패키지들을 효과적으로 관리할 수 있게 도와주는 툴입니다. pip과 다르게 install 할 수 있는 패키지가 한정되어 있지만 그냥 파이썬을 설치해 하나하나 설치하는 것 보다는 의존성 문제나 여러가지 문제들 때문에 아나콘다를 사용하는게 편리합니다. 아나콘다에서는 여러개의 가상환경을 만들고 필요한 패키지만 install해 사용할 수 있고 각 가상환경은 논리적으로 분리되어있어 관리하기도 용이합니다. anaconda 설치 방법 리눅스 환경( ubuntu 16.04 )에서 아나콘다를 설치하기 위해서는 https://www.anaconda.com/distributio..

안녕하세요!! 오늘은 Learning Deep Features for Discriminative Localization 라는 논문에 대해서 이야기해보려 합니다. 먼저 이 논문이 2015년 논문임에도 불구하고 리뷰하게 된 계기는 현재까지도 많은 논문에 인용되어 모델을 분석하거나 성능을 비교할 때 사용되기 때문입니다. 이 논문이 나오기 전부터 CNN을 해석하려는 노력이 많이 있었습니다. 그러나 초반 레이어에서는 엣지를 보고 레이어가 깊어질수록 특정 피쳐를 찾아낸다는 점 정도만 알아냈다고 합니다. 이 논문에서는 모델이 어디부분을 보고 input이 특정 클래스라고 판단하는지를 대략적으로 알 수 있는 CAM을 소개합니다. 이런 식으로 오른쪽 사진을 보고 "Brushng teeth"라고 판단하는 model을 분석하..

이번에 소개할 논문은 제가 저번 여름에 Kaggle Competition 기흉 segmentation을 할 때 주로 사용했던 모델인 Deeplabv3+입니다. Deeplab은 Deeplabv1에서 출발해서 Deeplabv2, Deeplabv3을 거쳐서 Deeplabv3+까지 여러 버전이 있습니다. 버전이 올라가면서 여러가지 특징들이 더해지게 되는데요! 먼저, 커다란 특징들 부터 소개해 드리겠습니다. 모델 특징 - Encoder-decoder 구조 많은 모델에 사용되는 Encoder-decoder 구조가 deeplabv3+에서도 사용됩니다. 가장 유명한 U-net의 Encoder-decoder구조 사진을 가져와봤는데요. 빨간 선을 기준으로 왼쪽이 encoder 오른쪽이 decoder로 encoder에서는 ..

안녕하세요! 오늘 소개드릴 모델은 많이 들어보셨을 GAN(Generative Adversarial Network)입니다! 현재 GAN을 사용한 논문들이 이미 많이 나온 상황이라 여러 편에 나눠서 설명하려 합니다. 이번 포스팅에서는 수식 없이 직관적 이해를 목표로 진행해 보려 합니다~ GAN을 설명하기 위해 항상 나오는 예제가 있습니다. 그건 바로 위조지폐범과 경찰의 예 인데요. 위조지폐범은 위조지폐를 만드는 역할, 경찰은 위조지폐와 진짜 지폐를 구분하는 역할을 한다고 해봅시다. 위조지폐범은 경찰의 눈을 속일 최대한 진짜 같은 지폐를 만들려 할 것이고 경찰은 위조지폐와 진짜 지폐를 더 잘 구분하려고 노력할 것입니다. GAN에서는 Generator(G)와 Descriminator(D)라는 개념이 등장하는데요..

안녕하세요! ~ 오늘은 파이토치에 대해서 간단히 살펴보려고 합니다. 먼저,파이토치란 무엇인가? 에 대한 질문에 간단히 답해보자면 파이썬을 스크립팅 언어로 사용하는 딥러닝 프레임워크입니다. 파이토치 말고도 딥러닝 프레임워크에는 여러 가지가 있는데요. 대표적으로 텐서플로우, 케라스, FastAI등을 예로 들 수 있습니다. 그중에서도 제가 파이토치에 집중하는 이유는 .. 파이토치의 많은 장점들 때문입니다. 파이토치의 장점들을 알아볼까요? 일단, 텐서플로우보다 훨씬 쉽다는 장점이 있습니다. 그래서 딥러닝 입문하시는 분들에게는 더욱 인기가 많은 프레임워크입니다. 아무리 좋은 프레임워크더라도 본인이 사용하기 어렵고 배우는데 오래 걸린다면 무용지물이겠죠?? 두 번째로는 'Define by Run'방식을 사용해 유연하..