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귤이두번 님의 블로그입니다.

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[CVPR 2024] Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting Paper InfoCVPR 2024 (Best Student Paper)Zehao Yu, Anpei Chen, Binbin Huang, Torsten Sattler, Andreas Geiger University of Tubingen | Tubingen AI Center | ShanghaiTech University | Czech Technical University in Prague Introduction Novel View Synthesis는 VR, 로보틱스 등에서 중요한 과제이며, 최근 3D Gaussian Splatting(3DGS)이 실시간 고해상도 합성을 제공하는 유망한 방법으로 주목받고 있다. 3DGS는 3D 장면을 확장된 3D Gaussian들의 집합으로 표현하고, 이를 스크린 공간에 .. 공감수 2 댓글수 0 2025. 1. 23.
[ECCV 2024] MVSGaussian: Fast Generalizable Gaussian Splatting Reconstruction from Multi-View Stereo Paper InfoECCV 2024Tianqi Liu, Guangcong Wang, Shoukang Hu, Liao Shen, Xinyi Ye, Yuhang Zang, Zhiguo Cao, Wei Li, Ziwei LiuJiahui Zhang, Fangneng Zhan, Muyu Xu, Shijian Lu, Eric XingHuazhong University of Science and Technology | S-Lab, Nanyang Technological University | Great Bay University | Shanghai AI Laboratory Introduction Novel View Synthesis(NVS)은 여러 시점에서 촬영된 소스 이미지를 바탕으로 새로운 시점의 이미지를 합성.. 공감수 1 댓글수 0 2025. 1. 22.
[CVPR 2024] FreGS: 3D Gaussian Splatting with Progressive Frequency Regularization Paper InfoCVPR 2024Jiahui Zhang, Fangneng Zhan, Muyu Xu, Shijian Lu, Eric XingNanyang Technological University | Max Planck Institute for Informatics | Carnegie Mellon University | MBZUAI Introduction Novel View Synthesis(NVS)는 한 장면(scene)을 여러 시점에서 촬영한 이미지를 바탕으로 장면을 정밀하게 모델링하여, 임의의 뷰포인트에서 이미지를 생성하는 것을 목표로 한다. 최근에는 NeRF를 기반으로 발전을 이루어 왔으나 긴 학습 및 렌더링 시간이 소요된다는 문제가 있다. NeRF의 유력한 대안으로 주목받는 3D Gaussi.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 20.
Out-of-Distribution (OOD) Detection 머신 러닝 시스템의 신뢰성과 안전성을 위한 OOD 탐지란?OOD(Out-of-Distribution) 탐지는 머신 러닝 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 중요한 기술입니다. 예를 들어, 자율 주행 시스템에서는 훈련 중에 보지 못한 낯선 장면이나 객체를 탐지하면 경고를 울리고 인간이 개입할 수 있도록 해야 합니다. 이런 기술은 2017년에 처음 주목받기 시작했고, 이후 연구 커뮤니티에서 활발히 연구되며 다양한 방법론이 개발되고 있습니다. 여기에는 분류 기반, 밀도 기반, 거리 기반 방법론 등이 포함됩니다. 일반화된 OOD 탐지 (Generalized OOD Detection)일반화된 OOD 탐지 프레임워크는 이상 탐지(Anomaly Detection, AD), 새로움 탐지(Novelty Detect.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 11. 19.
AttributeError: module 'cupy.cuda' has no attribute 'compile_with_cache' https://docs.cupy.dev/en/stable/upgrade.html cupy.cuda.compile_with_cache() 함수는 더 이상 사용할 수 없으며, CuPy v10에서 이미 사용 중단(deprecated) 상태였고, 이제는 완전히 제거된 것으로 보인다. 따라서 해당 기능을 사용하는 코드를 수정하여 RawModule 또는 RawKernel API로 마이그레이션해야 합니다. LiteFlowNet의 correlation.py 수정 #!/usr/bin/env pythonimport cupyimport mathimport reimport torchkernel_Correlation_rearrange = ''' extern "C" __global__ void kernel_Correlati.. 공감수 3 댓글수 2 2024. 9. 5.
Could not load library libcublasLt.so.12. Error: libcublasLt.so.12: cannot open shared object file: No such file or directory 본인 서버 우분투 22 CUDA 11.8 이 환경 안건들면서 위에 에러 해결하기 아래것 따라하십쇼 # install CUDA repo: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#network-repo-installation-for-ubuntu sudo apt update sudo apt download libcublas-12-0 mkdir contents dpkg-deb -xv libcublas-12-0__.deb contents/ sudo mv contents/usr/local/cuda-12.0/targets/x86_64-linux/lib/* /usr/local/cuda/lib64/ rm -rf contents http.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 17.
[VSCode] vscode ssh 비밀번호 없이 쓰는법 (포트 지정 포함) Visual Studio Code (VSCode)를 사용하여 SSH 연결을 비밀번호 없이 설정하는 방법은 주로 SSH 키 기반 인증을 사용한다. (매우 쉽고 간단) 1. SSH 키 생성하기 먼저, 터미널을 열고 SSH 키를 생성한다. (이미 SSH 키를 가지고 있다면 이 단계는 건너뛸 수 있다.) ssh-keygen -t rsa -b 4096 -t rsa: 키 타입을 RSA로 설정한다. -b 4096: 키의 비트 수를 4096으로 설정한다. 더 강력한 보안을 위해 사용된다. 키 생성 과정에서 키를 저장할 위치와 선택 사항 등 이것 저것 물어보는데 그냥 기본 위치 사용하고 엔터를 누르는게 편하다. 2. SSH 키를 원격 서버에 복사하기 생성된 공개 키(~/.ssh/id_rsa.pub)를 원격 서버의 ~/... 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 28.
[TensorFlow] error: Lowering tensor list ops is failed. Please consider using Select TF ops and disabling `_experimental_lower_tensor_list_ops` flag in the TFLite converter object. For example, converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLIT.. error: Lowering tensor list ops is failed. Please consider using Select TF ops and disabling `_experimental_lower_tensor_list_ops` flag in the TFLite converter object. For example, converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]\n converter._experimental_lower_tensor_list_ops = False TFLite 모델로 바꿀때 생긴 문제 (RNN계열에서 생긴다) 이 오류 메시지는 TensorFlow Lite.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 25.
[PyTorch] tensor에 nan이나 inf있는지 확인하기 Tensor에 NaN (Not a Number) 또는 Inf (Infinity) 값이 포함되어 있는지 확인하는법! 1. torch.isnan()와 torch.isinf() 함수 사용하기: 이 함수들은 각각 Tensor 내의 값이 NaN이나 Inf인지를 검사하여 같은 크기의 boolean Tensor로 반환한다. 2. torch.any() 함수와 결합하기: torch.isnan() 또는 torch.isinf()의 결과에 torch.any() 함수를 적용하면 Tensor 전체에 걸쳐 적어도 하나의 NaN이나 Inf 값이 있는지 여부를 알 수 있다. import torch # 예제 Tensor 생성 x = torch.tensor([1.0, 2.0, float('nan'), float('inf'), 5.0]) .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 3. 21.
[ICCV 2023] Tracking Everything Everywhere All at Once 논문 요약 기존의 optical flow이나 particle video tracking 알고리즘은 제한된 temporal windows 내에서만 작동하여 occlusions를 추적하고 움직임 궤적(motion trajectories)의 전체적인 일관성을 유지하는 데 어려움이 있다. 제안하는 OmniMotion은 비디오를 quasi-3D canonical volume으로 나타내고, 로컬과 글로벌 공간 간의 일대일 대응(bijections)을 사용하여 모든 픽셀의 움직임을 추적합니다. 이를 통해 전체 비디오에 걸쳐 정확한 움직임 추정이 가능해지며, occlusions를 추적하며 카메라 및 객체의 모든 움직임 조합을 모델링할 수 있다. TAP-Vid 벤치마크와 real world 영상에 대한 평가 결과, Om.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 3. 8.
[SIGGRAPH 2023] 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering 논문 요약Neural Field 기법은 다양한 이미지와 비디오에서의 뷰 합성(view synthesis)에 혁신적인 발전을 가져왔다. 그러나 고품질의 결과를 얻기 위해선 상당한 훈련 및 렌더링 비용이 드는 신경망이 필요했다. 최근에는 1080p 해상도의 렌더링을 처리할 수 있게 되었지만, 여전히 실시간 디스플레이 속도를 달성하기는 어려운 상황이었다. 본 논문은 경쟁력 있는 훈련 시간을 통해 1080p 해상도에서 실시간(≥ 30 fps)으로 뷰 합성을 할 수 있게 하는 방법을 제안한다. 1) 3D 가우시안으로 장면 표현: 카메라로 찍은 몇 개의 점을 이용해, 장면을 3D 가우시안(3차원 형태의 분포)으로 나타내어, 실제 장면처럼 보이게 한다.2) 가우시안 최적화: 이 3D 가우시안들을 조정하여, 장면을 .. 공감수 2 댓글수 1 2024. 3. 7.
[scipy] Exception has occurred: AttributeError module 'scipy.ndimage' has no attribute 'imread' image1_data = scipy.ndimage.imread(images[0]) 이렇게 scipy.ndimage.imread를 통해 이미지를 불러오려하면 다음과 같은 에러가 뜬다 Exception has occurred: AttributeError module 'scipy.ndimage' has no attribute 'imread' 적당히 검색하면.. 더이상 지원을 안하니 imageio.imread를 쓰자는 내용이 나온다 https://stackoverflow.com/questions/15345790/scipy-misc-module-has-no-attribute-imread imread is deprecated in SciPy 1.0.0, and will be removed in 1.2.0. Use .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 11. 22.
[tmux] 간단 사용법 정리 tmux란? - 여러 세션을 관리할 수 있게 해주는 멀티플렉서 도구 - 여러 터미널 창을 하나의 창 안에서 여러 패널로 관리하거나, 백그라운드에서 프로세스를 계속 실행하게 할 수 있다 tmux 사용법 0. tmux 설치 sudo apt-get install tmux 설치 후 터미널을 껐다 킵니다 1. 특정 이름으로 세션 시작하기 tmux new-session -s [세션명] 2. 세션에 연결하기 (터미널 껐다가 다시 켰을 때) tmux attach -t [세션명] 혹은 tmux a -t [세션명] 3. 현재 실행 중인 세션 목록 보기 tmux list-sessions 4. 세션 종료하기 tmux kill-session -t [세션명] tmux 내에서 주요 키 바인딩 - Ctrl-b + % : 현재 창을 .. 공감수 0 댓글수 1 2023. 9. 21.
[wandb] AttributeError: module 'wandb' has no attribute 'sdk' wandb 최신 버전을 설치했더니 이런 에러가 뜬다 이는 파이썬 버전이 wandb와 맞지 않아서 발생한 에러인 것 같다 파이썬 버전 3.6을 쓴다고 했을 때 다음 버전에서는 에러가 발생하지 않는다 pip install wandb==0.15.5 레퍼런스 https://github.com/wandb/wandb/issues/6013 [CLI]: AttributeError: module 'wandb' has no attribute 'sdk' when running training with HuggingFace trainer on sagemaker · Iss Describe the bug Getting an Attribute error importing wandb with HuggingFace trainer on.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 28.
[CUDA error: out of memory] 프로세스가 없는데 특정 gpu만 안될 때, nvidia-smi 사용하지 않고 gpu 프로세스 확인 RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. --> GPU 메모리가 모자라면 얼만큼 모자르다고 떠야 하는데 아무것도 안뜨고 out of memory라고만 뜬다 상황: - nvidia-smi에 아무 프로세스도 잡히지 않음 - 같은 코드인데 gpu 7번을 지정하면 에러가 뜨고 6번을 지정하면 에러가 안뜸 - 원래 7번만 이상있었는데 디버깅하고 이것저것 하다보니 3번도 7번과 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 13.
[CVPR 2023] AnyFlow: Arbitrary Scale Optical Flow with Implicit Neural Representation 논문 요약 Optical flow를 활용할 때 보통 컴퓨팅 비용을 줄이기 위해 입력 이미지의 크기를 작게 만든다. 하지만 이는 객체와 모션을 작게 만들어 작은 객체에 대한 정확도가 떨어지고 경계가 불분명해진다. 이를 해결하기 위해, 본 논문은 임의의 스케일의 이미지에서 정확한 flow를 예측할 수 있게 하는 AnyFlow를 제안한다. 1. Paper Bibliography 논문 제목 AnyFlow: Arbitrary Scale Optical Flow with Implicit Neural Representation. 저자 Jung, Hyunyoung, et al. 출판 정보 / 학술대회 발표 정보 Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 28.
[ICLR 2023] DFlow: Learning to Synthesize Better Optical Flow Datasets via a Differentiable Pipeline. 논문 요약 Learning-based optical flow estimation의 정확성 향상을 이끄는 속성을 밝히기 위해 많은 synthetic optical flow dataset이 연구되었다. 그러나 이러한 속성을 수동으로 식별하고 검증하는 것은 비효율적이며 많은 실험과 생성 시간이 필요하다. 본 논문에서는 DFlow라는 미분 가능한 optical flow data 생성 파이프라인과 이를 위한 손실 함수를 제안하며 이를 통해 효율적으로 목표 도메인에 맞는 데이터셋을 합성한다. 1. Paper Bibliography 논문 제목 DFlow: Learning to Synthesize Better Optical Flow Datasets via a Differentiable Pipeline. 저자 Byung.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 26.
tqdm 사용시 TypeError: 'module' object is not callable 데이터로더를 만들고 이를 tqdm을 사용해 배치 하나씩 꺼내오려고 한다. loader = DataLoader(dataset, batch_size=spec['batch_size'], num_workers=16, pin_memory=True) for batch in tqdm(loader, leave=False, desc='val'): 분명 데이터 로더도 잘 만들었고 문제가 없는것 같은데 다음과 같은 에러가 뜬다. 원인은 import에 있다. import tqdm 을 하면 안되고 from tqdm import tqdm 을 해야 한다. reference https://stackoverflow.com/questions/39323182/tqdm-module-object-is-not-callable tqdm: 'mo.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 14.
[2019_CVPR_SelFlow] SelFlow: Self-Supervised Learning of Optical Flow 논문 요약 본 논문은 optical flow estimation을 위한 self-supervised 학습 방법을 소개한다. 저자들은 먼저 non-occluded pixels에 대해 학습하여 믿을 수 있는 flow를 만든다. 이를 가이드로 사용하여 occlusions이 있는 상황에서도 flow를 잘 예측할 수 있도록 학습한다. 이와 더불어 여러 프레임의 시간적 정보를 활용해 더 정확한 flow를 예측할 수 있는 CNN을 디자인하였다. 1. Paper Bibliography 논문 제목 - SelFlow: Self-Supervised Learning of Optical Flow 저자 - Liu, Pengpeng, et al. 출판 정보 / 학술대회 발표 정보 - CVPR 2019 2. Problems & .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 2.
[2012_ECCV_Sintel_Dataset] A Naturalistic Open Source Movie for Optical Flow Evaluation 논문 요약 본 논문은 오픈소스 3D 애니메이션 단편영화인 'Sintel'을 통해 제작한 optical flow dataset을 소개한다. 이 데이터는 긴 시퀀스로 이루어져 있으며 큰 움직임, 반사, 모션 블러, 초점 블러, 대기 효과 등을 포함했다는 특징을 지닌다. 저자는 이 합성 데이터를 평가하기 위해 이미지와 flow 통계를 실제 세계 데이터와 비교하여 이들이 유사함을 보여준다. 1. Paper Bibliography 논문 제목 - A naturalistic open source movie for optical flow evaluation. 저자 - Butler, Daniel J., et al.et al. 출판 정보 / 학술대회 발표 정보 - ECCV 2012 2. Problems & Motivat.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 5. 25.
[VS Code] SSH로 원격접속시 Jupyter Notebook 커널 선택 안될때 (아예 안뜰때) 개인적으로 Jupyter Notebook을 좋아하지는 않으나 plt를 바로 보기 힘든경우 등 (서버라..? 사실 이것도 왜그러는지 모름) 써야하는 일이 생긴다. 1. VSCode를 통해 파이토치의 버전을 출력하고 싶다 여기서 환경을 선택하기 위해 select kernel을 누르면 이런 화면이 나오고 파이썬이 설치되어 있음에도.. 콘다 환경이 있음에도.. 설치하라고 뜬다 2. 이 경우 해결 방법 2-1. 우선 SSH에 있는 파이썬을 최신 버전으로 설치한다 2-2. VSCode를 재시작한다 그러면 여기가 갑자기 빙글빙글 도는데 도는 것이 끝난 후 누르면 주피터 커널도 생기고 뭔가가 달라졌다 여기서 Python Environments를 클릭! !! 아나콘다 환경들이 보이기 시작한다 사용할 환경을 선택해주면 환.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 4. 27.
[VS Code] Mac에서 VS Code 완전 삭제 1. 실행중이던 VS Code 종료 2. 터미널에서 다음 명령어 실행 rm -fr ~/Library/Preferences/com.microsoft.VSCode.helper.plist rm -fr ~/Library/Preferences/com.microsoft.VSCode.plist rm -fr ~/Library/Caches/com.microsoft.VSCode rm -fr ~/Library/Caches/com.microsoft.VSCode.ShipIt/ rm -fr ~/Library/Application\ Support/Code/ rm -fr ~/Library/Saved\ Application\ State/com.microsoft.VSCode.savedState/ rm -fr ~/.vscode/ rm -.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 4. 10.
[2022_CVPR_VideoINR] VideoINR: Learning Video Implicit Neural Representation for Continuous Space-Time Super-Resolution 논문 요약 대부분의 고화질 비디오는 저장하는데 많은 자원이 소모되기에 낮은 해상도와 프레임 레이트로 저장된다. 하지만 최근 temporal interpolation과 spatial super-resolution을 통합한 Space-Time Video Super-Resolution (STVSR) 프레임워크를 통해 이 문제를 해결하고 있다. 그러나 대부분의 STVSR은 고정된 업샘플링 비율만 지원하기 때문에 제약이 있다. 본 논문은 이에 대한 대응책으로 Video Implicit Neural Representation (VideoINR)을 제안하고 이를 STVSR에 적용하였다. 학습된 INR은 비디오를 임의의 해상도, 프레임 레이트로 디코딩할 수 있다. 1. Paper Bibliography 논문 제목 - .. 공감수 2 댓글수 0 2023. 4. 5.
[Ubuntu] GPU 메모리가 할당되어있고 프로세스가 뜨지만 실제로 없을 때 제목이 말도안되는 것 같지만 말이 된다.. 바로 이런 경우인데.. 일반적으로 프로세스는 죽이는 방법은 다음과 같다 kill -9 PID 위에 사진으로 보면 2704641, 3718814, 3952078 이런식으로 메모리를 잡아먹고 있지만 프로세스 이름이 있는 이상한 녀석들이 있다. 우리는 메모리를 사용해야하기 때문에 이것을 죽여야한다 하지만 kill -9를 하면 프로세스가 없다고 한다 좀비 프로세스도 아닌데 도대체 그럼 어떻게 끌 수 있는 것일까? 구글링해도 방법을 알기 쉽지 않은데 https://forums.developer.nvidia.com/t/no-process-in-gpu-but-gpu-memory-usage-is-full/173526 에서 힌트를 얻었다 해결방법 1. 실행중인 모든 응용 프로그.. 공감수 1 댓글수 2 2023. 3. 31.
[Tensorboard] 서버 텐서보드 로컬 피시로 보기 서버에 있는 텐서보드 로그를 로컬피시에서 보고싶을 때의 방법이다 예전에는 그냥 서버 터미널에서 firefox쳐서 들어갔는데 지금은 그게 막혀있는 환경이라 방법을 바꿔야했다 1. 서버에서 가상환경을 키고 텐서보드를 실행시킨다 tensorboard --logdir=your_tensorboard_log_path --port=6009 이때 기본 포트번호는 6006이지만 다른 사람이 사용하고 있을 경우 사용할 수 없으므로 다른 숫자를 지정해주었다 실행을 시키면 다음과 같은 내용이 뜬다 2. 그 다음 로컬 피시에서 터미널을 키자. 그리고 사실..의미는 정확히는 모르지만 다음을 치면 된다 ssh -L 8878:localhost:6009 {name}@{00.000.00.000} -p 2222 아는 한에서 해석을 하자면.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 3. 16.
[Pycharm] Anaconda interpreter가 설정이 안됨 매우 화가난다. 파이참에서 add interpreter로 인터프리터 설정을 하고 싶은데 난 아무짓도 안한거 같은데(?) 설정이 안된다.. 어떤식이냐면 파이참이 conda 환경을 찾기까지는 한다 찾았으니 OK를 누른다 Nothing to show! 보여줄게 없다고하며 Apply 버튼이 비활성화되어있다 이것을 해결하기 위해 1. 파이참 재설치 2. pycharm can't select interpreter 검색 후 https://intellij-support.jetbrains.com/hc/en-us/community/posts/4417161898258-Unable-to-add-Python-Interpreter-in-PyCharm 이런것들 참고 후 따라하기 (ex: ./idea 파일 삭제) 3. 서버 리부트 .. 공감수 9 댓글수 1 2023. 3. 4.
[JetBrains Gateway] JetBrains IDE ssh 연결 및 사용 (Easy) 서버의 경우 sudo 권한을 주지 않아 snap으로 파이참 같은 것을 다운 받는 것이 힘들 때가 있다. 그렇기 때문에 서버 파이참을 직접 킬 수 없어 local 파이참에 ssh 연결을 해 사용하는 방법이 있다. local 프로젝트와 서버내 프로젝트를 연결시킨 후 Tools -> Deployment를 이용해 연동시키는.. 방법을 사용해 싱크를 맞췄는데.. 문제는 쓰다보면 꼬일때가 있어서 화가난다는 것이다 이 때 사용할 수 있는 방법은 JetBrains Gateway를 사용하는 것이다 이것은 JetBrains IDE를 지원하는 원격 통합개발환경이라 할 수 있다 PyCharm, IntelliJ, CLion 등.. 홍보 글(한글): https://blog.jetbrains.com/ko/blog/tag/jetbr.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 3. 3.
[OpenCV] ASSERT: "false" in file qasciikey.cpp, line 501 에러메세지: ASSERT: "false" in file qasciikey.cpp, line 501 해결방법: 1. Mobaxterm의 Settings에 들어간다. 2. X11에 있는 Unix-compatible keyboard의 체크를 해제한다. https://stackoverflow.com/questions/35837255/getting-error-in-cvimshow-assert-false-in-file-qasciikey-cpp-line-501 Getting error in cv::imshow() - ASSERT: "false" in file qasciikey.cpp, line 501 I am getting this error whenever I call cv::waitKey(): ASSERT: "f.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 11. 18.
[NVIDIA PyProf] FLOPs 측정하기 PyProf란? NVIDIA에서 만든 profile 툴. PyTorch 모델과 GPU 성능을 profile한다. 1. GitHub로 설치하기 클론합니다 git clone https://github.com/NVIDIA/PyProf.git PyProf로 들어간 후 PyProf를 설치합니다 pip install . 잘 설치되었는지 확인 pip list | grep pyprof 다음과 같이 보여야 합니다 pyprof 3.10.0 2. PyTorch와 함께 사용하기 Overview FLOP 및 bandwidth 계산의 경우 비교적 간단한 접근 방식을 사용한다 예를들어 행렬 $AM\times K$와 $BK\times N$의 경우 행렬 곱셈에 대한 FLOP는 $2\times M \times N\times K$, ba.. 공감수 3 댓글수 1 2022. 10. 7.
Feature Fusion Feature을 fusion하는 방법은 어떤 것이 있을까? Feature Fusion - Feature fusion은 알고리즘의 한 종류라고 할 수 있는데 몇개의 독립적인 features를 하나의 유니크한 feature로 합치는 것이다. - 예를 들어 두 벡터형식의 features가 있다고 할 때 이 둘을 어떻게 합쳐서 처리할 수 있을까? Add - Add는 두 벡터를 하나가 되도록 더하는 것이다 $A+B=C$ - 이 때 두 $A$와 $B$의 shape는 같아야하며 만약 같지 않을 경우 행렬 곱셈을 통해 동일하게 만들어야 한다. - ResNet의 핵심적인 아이디어이다. - identity matrix summation은 학습 속도를 빠르게 하고 gradient flow를 강화해서 역전파시 에러 이전 레이.. 공감수 1 댓글수 1 2022. 10. 3.

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