sejongmin 님의 블로그

이번 주는 Project Serving에 대해 공부합니다.월요일 (81일차, 2024-12-09)1. 새로 배운 내용- Serving의 종류는 Batch Serving과 Online Serving으로 나뉘고, Batch Serving은 Batch 패턴, Online Serving은 Web Single 패턴, Synchronous 패턴, Asynchronous 패턴이 있음.- Airflow는 파이썬을 사용해 스케줄링 및 파이프라인을 작성할 수 있고 작성 목록을 확인할 수 있는 웹 UI를 제공함. 2. 피어세션 내용- 처음으로 일탈을 했다. 팀원들과 그림맞추기를 하면서 재밌는 시간을 보냈다. 3. 회고- 그동안 AI model 배포 관련된 정보를 알고 싶었는데, 이번 주 강의에서 잘 설명해 주시는 것 같아서..

이번 주는 프로젝트를 마무리하고 Generative AI 강의를 수강합니다.월요일 (76일차, 2024-12-02)1. 새로 배운 내용- Pretrained LM은 사전 학습된 언어 모델이며 각 태스크 별 Finetune을 통해 다양한 태스크에 적용할 수 있음.- 생성형 이미지 모델은 크게 GAN, AE, Flow-based models, Duffusion models가 있음. 2. 피어세션 내용- 이번주 모더레이터가 되어서 데일리스크럼과 피어세션에 주도하게 되었다. - 팀원들이 다들 감기에 걸려서 목이 아파서 이야기 하기 힘들어했다. 감기조심! 3. 회고- 프로젝트가 끝나고 다시 강의를 들으면서 공부하는 주차가 시작되었는데, 뭔가 허전한 기분이 든다. 프로젝트를 잘 마무리 한 것 같은데 막상 뒤돌아보면..

Hand Bone Segmentation 마지막 주 입니다.월요일 (71일차, 2024-11-25)1. 새로 배운 내용- momentum-based gradient descent optimizer는 학습 도중 weight norm을 크게 증가시키는데, AdamP는 파라미터마다 weight decay를 다르게 적용하여 단점을 보완함 2. 피어세션 내용- Meta data를 이용해서 StratifiedGroupKfold를 진행할 수 있도록 했다. 손목의 꺾임 정도 말고도 성별, 나이 등 이용할 수 있다. 3. 회고- 팀원들 모두 여러 실험들을 계속 시도하고 있는데, 서버가 한정되어 있다보니까 한 서버를 주구장창 쓰고있기 좀 미안하기도 했다. 서버를 독점해서 쓰는 만큼 못쓰고 있는 팀원들 몫까지 더 열심히 해..

Hand Bone Segmentation 프로젝트가 진행중입니다.월요일 (66일차, 2024-11-18)1. 새로 배운 내용- mmsegmentation에서 픽셀당 1개의 class만 예측 할 수 있어서 multi-label에 대해서 따로 처리를 해 주어야 함. - GitHub discussion을 게시판 처럼 이용이 가능함. 2. 피어세션 내용- YOLO와 MedSam2를 시도하면서 서버를 터트려봤다. YOLO는 이용 가능하고, MedSam2는 이용 불가- 매일매일 데일리 스크럼 시간에 개인 하루 계획 세우기를 했다. 3. 회고- 휴가에도 팀원들이 피어세션에 참여하는 것을 보면서 열정적이라는 생각이 든다. 그리고 각자 전 팀에서 어떻게 프로젝트를 했었는지 느낄 수 있었다.화요일 (67일차, 2024-1..

새로운 팀들과 새롭게 시작하는 Hand Bone Segmentation 프로젝트가 시작되었습니다.월요일 (61일차, 2024-11-11)1. 새로 배운 내용- segmentation에서 평가 metric Dice는 각 class마다 2 * 교집합 / 각 면적 + 각 면적의 평균- FCN은 FC Layer를 Convolution으로 대체해서 Pixel WIse Prediction을 수행- FCN의 한계를 극복한 model은 DeconvNet, SegNet, FC DenseNet, Unet, DeepLabV1, DilatedNet 2. 피어세션 내용- 새로운 팀에서의 존댓말, 반말여부, 구호, 지각 등 여러가지 그라운드룰을 정했다. - 프로젝트 협업 진행을 위한 노션, 깃허브 등 여러 툴을 어떻게 사용할 지..

OCR 프로젝트가 종료되었고, 기존 팀원들과 마지막 주입니다.월요일 (56일차, 2024-11-04)1. 새로 배운 내용- 윈도우 사진에서 생성형 지우기를 이용하면 이미지의 필요없는 부분을 깨끗하게 지울 수 있음- 중국어, 일본어, 태국어는 띄어쓰기가 없음 2. 피어세션 내용- annotation 버전2 가이드라인을 만들었다. DetEval을 잘 이용할 수 있도록 bbox를 크게 annotation- 공유 드라이브에 PPT를 생성해서 발표 대략적인 포멧을 짜는 것을 시작했다. 3. 회고- 여러가지 한 일들이 많아서 발표로 잘 정리해서 발표하려면 머리로 시뮬레이션도 잘 돌려보면서 준비를 철저하게 해야할 것 같다. 이곳에 와서 새로 도전하는 것이 많아지는 것 같다. 내 한계를 부수고 있는 듯?화요일 (57일..

OCR 프로젝트가 시작되었습니다.월요일 (51일차, 2024-10-28)1. 새로 배운 내용- Data-Cnetric이란, Model-Centric과 달리 모델을 고정하고 데이터 수집, 전처리, 증강 등 데이터 관련된 기술을 적용해서 성능을 향상시키는 것- OCR(Optical Character Recognition)은 Detector, Recognizer, Serializer, Parser 순서로 진행됨- Document Layout Analysis는 OCR과 달리 객체검출을 한 뒤 표, 그림 등 더 정확하게 분류함 2. 피어세션 내용- 화요일 피어세션 전까지 강의, 실습, 과제 다 끝내고 프로젝트에 집중하기로 했다.- 하루를 계획적으로 보내기 위해 데일리 스크럼마다 노션에 일일 계획서 작성하기로 했다..

object detection 프로젝트가 진행되는 마지막주입니다.월요일 (46일차, 2024-10-21)1. 새로 배운 내용- Transformer에서 encoder는 2개의 sub-layer 구조를 가지고 있는데, 먼저 self-attention layer를 지나고, 다음으로 feed forward 신경망으로 들어가 출력을 생성.- encoder의 최종 출력이 decoder의 입력으로 들어가는데, encoder-decoder attention을 통해 encoder의 정보가 반영됨. 2. 피어세션 내용- mixup과 misaic를 하면 성능이 오르는지에 대한 이야기와 실험 진행, multiImageMixDataset은 어떤 역할인가?- 팀원이 tmux 사용법과 nomalization에 관한 내용을 소개해..

프로젝트가 진행되고 있습니다.월요일 (41일차, 2024-10-14)1. 새로 배운 내용- Knowledge Distillation은 큰 모델(teacher model)의 soft target을 작은 모델(student model)이 학습하고, ground truth도 함께 학습함.- conference-rankings에서 상위 7개의 탑티어 학회에서 나온 논문을 읽는 것이 좋음. 2. 피어세션 내용- 성능 좋은 모델을은 small bbox를 못찾아내기 때문에, 작은 객체를 잘 탐지하는 모델을 찾아서 앙상블 하는 것이 좋을 듯 하다.- 수요일에 오프라인 만남이 있는데 점심시간이 짧아서 뭐 먹으면 좋을지 미리 알아봤다. 3. 회고- 계속 모델을 돌리고 하다보니까 좀 많은 것을 경험하지 못하고 있다는 느낌이..

8주차에는 개천절과 한글날 사이에 새로고침데이가 많아서 2주동안 이어집니다.월요일 (36일차, 2024-09-30)1. 새로 배운 내용- object detection은 대표적으로 Facebook에서 만든 detectron2와 OpenMMLab에서 만든 mmdetection 두 개의 라이브러리가 많이 쓰임.- mAP는 평가방식으로 많이 쓰이는데, IoU가 50이상일 때 정답으로 간주하고 score 순으로 정렬한 뒤, precision과 recall을 그래프에 찍어 면적을 계산, 각 class들에 AP 평균을 mAP라고 함. 2. 피어세션 내용- 프로젝트 계획을 짰습니다. 공휴일이 껴있는 첫 주는 강의를 듣고, 이후에 프로젝트를 진행하기로 했다.- 베이스라인 코드로 제공된 코드로 EDA를 진행한 후, 여러..