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  • 새 창에서 진행률 progress bar 표시하기 background thread에서 수행하고 있는 task에 대해 새 창에서 진행률을 보여주려면 UI thread로 해당 부분을 넘겨줘야 한다. 그러려면 BackgroundWorker와 Dispatcher가 필요하다. 아래 코드는 기본적인 로직만 담고 있다. 필요한 경우에 가져다 쓰면 된다. // MainWindow.xaml // TestProgress.xaml.cs (Main Window) namespace TestProgress { public partial class MainWindow : Window { private BackgroundWorker Worker; private ProgressWindow ProgressBarWindow; public MainWindow() { InitializeCo.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 4. 4.
  • Docker Desktop shutting down 해결 Docker desktop을 업데이트하고 난 후부터는 실행이 되지 않았다. 삭제 - 재설치할 때, backend를 hyper-v로 바꾸면 실행은 가능했다. 하지만 근본적인 해결책은 아니었다. 막상 실행하고자 하는 container들을 실행하는 데 한계가 있었다. 예를 들면 nvidia-container-cli: initialization error: load library failed: libnvidia-ml.so.1 같은 에러가 발생했다. 열심히 검색해보니 이 error는 wsl 기반에서는 발생하지 않는 것 같았다. nvidia-container-cli: initialization error: load library failed: libnvidia-ml.so.1 · Issue #154 · NVIDIA/.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 22.
  • [한 줄 정리] 다양한 Normalization 기법들 가장 흔히 사용하는 Batch Normalization 외에도, Layer Normalization, Instance Normalization, Group Normalization이 있다. Batch Normalzation과 비교해 각각 간단히, 직관적으로 정리해 보았다. 우선 Batch Norm은 하나의 batch 내 모든 이미지를 channel별로 normalize 하는 것이다. 아래 그림에는 한 배치당 2개 이미지가 있고, 각 채널 개수는 3이다. 그런데 이 BN에 작은 단점이 있다. batch 내에 엄청 튀는 data가 있으면 그에 편향된 평균과 표준편차로 normalize 된다는 것이다. 물론 batch size를 키우면 대부분 해결이 된다. 하지만 그게 어려울 경우, batch와 관계없이 no.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 13.
  • 코칭 간접 체험: 코칭이 뭔지 확실히 알려드릴게요. 성장하고 싶은 당신에게 코칭이 필요한 이유 여러분은 '성장통'이라는 말에 대해 어떻게 생각하시나요? 저는 한때 이 말을 참 싫어했었습니다. 성장하는데 왜 꼭 고통도 따라와야 하는지 이해도, 인정도 되지 않았어요. 아프니까 청춘이라 nanunzoey.tistory.com 지난 글에서 코칭이 필요한 이유, 특히 어떤 분들께 도움이 되는지 소개해드렸습니다. 근데 사실 여전히, 도대체 코칭이 뭐라는 건지 이해가 다 되지는 않으셨을 거예요. 저도 처음 코칭을 접할 때 그랬거든요. 😂 직접 코칭을 배우고 연습하면서, 그제서야 코칭이 뭔지 제대로 알 수 있었어요. 그래서! 오늘은 여러분도 간접적으로 코칭을 체험하실 수 있게, 코칭 시연을 가져왔습니다. 실제로 코칭이 진행되는 내용을 하나씩, 함께 짚어보면서 코칭이 무.. 공감수 1 댓글수 2 2023. 12. 29.
  • 미국 Top 10 AI 석사 과정에 합격한 방법을 공개합니다. *이 글은 이전에 작성한 글의 후속 편입니다. 이전 글을 보지 않으신 분들은 아래 링크를 통해 읽고 오시길 추천드려요! 미국 UT Austin 인공지능 석사 과정에 합격했어요 - 1 미국 텍사스대(The University of Texas at Austin, 줄여서 UT Austin) 인공지능 석사(Masters degree of Science in Artificial Intelligence, 줄여서 MSAI) 프로그램에 합격해서 따끈따끈한 후기를 들고 왔습니다! 지원자가 nanunzoey.tistory.com 여러분, 한국에서도 미국 Top 10에 드는 AI 석사 학위를 딸 수 있다는 것 알고 계셨나요? 이번 글에서는 지난 글에 이어, 제가 미국 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스의 인공지능 석사 프로그램(M.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 12. 25.
  • Object Detection에서 mAP_0.5와 mAP_0.5:0.95의 의미 Object Detection 모델을 학습하면서 mAP_0.5는 꽤 높은 수준으로 잘 나오는데, mAP_0.5:0.95는 그에 비해 많이 떨어지는 걸 발견했다. 표기만 봐서는 mAP_0.5는 IoU 값이 0.5 이상일 때 Average Precision의 평균일 거고, mAP_0.5:0.95는 IoU 값이 0.5에서 0.95 사이인 경우 Average Precision의 평균일텐데, 왜 이렇게 차이가 많이 나는지 이해가 가지 않았다. 정확히 찾아보니, mAP_0.5:0.95는 0.05 step으로 IoU 값이 0.5일 때, 0.55일 때, 0.6, 0.65, 0.70, ..., 0.9, 0.95일 때 Average Precision을 각각 구한 후 그 평균을 구한 값임을 알았다. 당연히 IoU thres.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 12. 14.
  • Loss function returned Nan values 해결 직접 model architecture와 dataset, loss function을 만들고 학습시키려고 보니 loss function returned Nan values와 같은 에러가 발생했습니다. 아래와 같은 순서대로 어디서부터 문제가 발생했는지 확인하고, 해결할 수 있었습니다. 1. Learning rate 줄여보기 Learning rate이 너무 크면 모델이 loss function의 minimum value로 optimize되지 못하고 oscillate / overshoot 할 수 있습니다. 따라서 안정적으로 converge하도록 하려면 더 작은 learning rate으로 조정해볼 필요가 있습니다. ex) 0.001 → 0.0001 2. Model architecture 또는 parameter .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 8.
  • 성장하고 싶은 당신에게 코칭이 필요한 이유 여러분은 '성장통'이라는 말에 대해 어떻게 생각하시나요? 저는 한때 이 말을 참 싫어했었습니다. 성장하는데 왜 꼭 고통도 따라와야 하는지 이해도, 인정도 되지 않았어요. 아프니까 청춘이라는데, 내 인생은 그냥 삶 자체가 청춘인가 보다 하고 비아냥거리기도 했죠.😅 그러나 또 이걸 수용하는 시기도 있었습니다. 사람이 참 간사한 존재라서, 힘들고 어려운 상황에 놓이지 않으면 성장할 기회도 주어지지 않더라고요. 꼭 코너에 몰려야만 성찰이란 걸 하고, 새로운 시도와 도전을 하고, 시행착오도 겪으면서 여러 경험을 할 수가 있었거든요. 그런데 최근에는 이런 성장통마저도, 매일 반복되는 지난한 과정마저도 꽤 즐기면서 지낼 수 있게 되었어요! 예전 같았으면, 중장기 목표를 위해 조금씩 꾸준히 노력하는 하루하루가 지치고 .. 공감수 0 댓글수 1 2023. 11. 29.
  • 미국 UT Austin 인공지능 석사 과정에 합격했어요! 미국 텍사스대(The University of Texas at Austin, 줄여서 UT Austin) 인공지능 석사(Masters degree of Science in Artificial Intelligence, 줄여서 MSAI) 프로그램에 합격해서 따끈따끈한 후기를 들고 왔습니다! 지원자가 많아서 12월까지는 계속 admission 발표가 있을 예정이라고 해요. 이번 글에서는 제가 왜 이 과정에 지원했는지, 어떻게 준비했는지를 간단하게 공유드릴게요! 😁 WHAT 우선 이 프로그램은 올해 1월에 처음으로 시작을 알렸고, 현재 2024년 봄학기 첫 입학을 위한 지원자들을 심사하고 있습니다. 프로그램에 관한 전반적인 내용은 홈페이지에서 확인하실 수 있어요! Master’s in Artificial Inte.. 공감수 3 댓글수 12 2023. 10. 29.
  • 바다 쓰레기를 주우려고 다이버가 되었어요 살면서 가끔 운이 좋고 때가 맞으면 만나는, 나를 위한 기회들이 있습니다. 누군가 '여긴 네 자리야'하고 일부러 내 체형까지 맞춰서 비워둔 것 같은. 힘들게 한 자리 얻어 보려고 이곳저곳 기웃거리며 애를 쓸 때에는 보이지도 않던 것이, 참 신기하게도 갑자기 주변 모두가 어서 이리 오라고, 그냥 편안하게 와서 앉기만 하면 된다고 말해주는 것 같은 그런 것들요. 지난 9월에 참여한 'I SEA YOU' 프로그램은 고단했던 제 일상에 그렇게 운명처럼 찾아왔습니다! 제가 운명이라는 거창한 표현을 쓴 건, 타이밍도, 조건도, 해양 쓰레기 수거라는 취지도, 모두 제 맞춤형인 것처럼 꼭 맞아 떨어졌기 때문이에요. 우선 I SEA YOU 프로그램은 세계자연기금 WWF와 (주)한국과학잠수연구소가 함께 해양 수중 환경 보.. 공감수 0 댓글수 4 2023. 10. 28.
  • List comprehension보다 for문이 빠른 경우 보통은 list comprehension이 반복문보다 처리 속도가 빠르다고 알고 있다. 그런데 그렇지 않은 경우도 존재한다. 다음과 같은 경우를 예로 살펴 보자. 어떤 pattern과 text를 입력 받아, 해당 pattern이 text에 포함되어 있는지 검사하는 코드이다. 결과로 pattern이 시작되는 text의 index를 반환한다. def read_input(): return (input().rstrip(), input().rstrip()) def print_occurrences(output): print(' '.join(map(str, output))) def get_occurrences(pattern, text): return [ i for i in range(len(text) - len(pa.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 18.
  • DeeplabV3+ 모델 전이 학습(transfer learning) 쉽게 구현하기 아래 repository를 기반으로 작성하였다. GitHub - qubvel/segmentation_models.pytorch: Segmentation models with pretrained backbones. PyTorch. Segmentation models with pretrained backbones. PyTorch. - GitHub - qubvel/segmentation_models.pytorch: Segmentation models with pretrained backbones. PyTorch. github.com 1. Pretrained 모델 로드 # train.py pretrained_model = smp.DeepLabV3Plus( encoder_name='resnet50', encode.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 6. 15.
  • AMP(Automatic Mixed Precision) 쉽게 적용하기 pytorch 1.6 이상에서는 torch.cuda.amp 패키지를 이용해 편리하게 AMP를 적용할 수 있다. * AMP는 float32와 float16을 함께 적절히 사용함으로써 빠른 연산 속도와 효율적인 메모리 활용이 가능하도록 해준다. 내 딥러닝 모델에 AMP를 적용하려면 앞서 말한 패키지에서 두 가지를 import 해야 한다. from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler 우선 GradScaler는 mixed-precision으로 학습을 진행할 때 gradient scaling을 수행하는 역할을 한다. 즉 backpropagation 중 gradient가 너무 작아지는 것을 방지하여 floating-point 형식으로 정확하게 표현될 수 없는 숫자가 되는 문.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 6. 14.
  • AWS ECR 이미지와 lambda로 딥러닝 Serverless 서비스 만들기 - UnicodeDecodeError 해결 Error message: Traceback (most recent call last): File "/var/runtime/bootstrap.py", line 60, in main() File "/var/runtime/bootstrap.py", line 55, in main add_default_site_directories() ... 중략 ... File "/var/lang/lib/python3.9/codecs.py", line 322, in decode (result, consumed) = self._buffer_decode(data, self.errors, final) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x80 in position 64: .. 공감수 2 댓글수 0 2023. 6. 13.
  • K-means Clustering K-means cluster analysis is an unsupervised machine learning algorithm used to partition a dataset into distinct groups or clusters based on similarity of data points. It aims to find K cluster centers in such a way that the within-cluster sum of squares is minimized. Here's how k-means cluster analysis works: Initial Setup: The algorithm begins by randomly selecting K initial cluster centers fr.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 21.
  • Lasso regression Lasso regression, also known as L1 regularization, is a linear regression technique that incorporates regularization to prevent overfitting and improve the model's interpretability. It adds a penalty term to the standard least squares objective function, which encourages the model to select only a subset of the available features by shrinking the coefficients of irrelevant or less important feat.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 21.
  • Random Forest The concept of a random forest is a popular machine learning technique used for both classification and regression tasks. It is an ensemble method that combines multiple decision trees to make predictions. Here's how a random forest works: Data Preparation: The first step is to prepare the training data, which includes input features and corresponding labels or target values. Each instance in th.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 20.
  • Decision Tree A decision tree is a supervised machine learning algorithm that is used for both classification and regression tasks. It is a flowchart-like structure where each internal node represents a feature or attribute, each branch represents a decision rule, and each leaf node represents the outcome or class label. The concept of a decision tree is based on a series of binary decisions that lead to a fi.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 5. 19.
  • Visual SLAM 기법의 종류 SLAM이란 Simultaneous Localization And Mapping, 즉 로봇이나 자율주행 자동차가 자신을 둘러싼 환경에 대한 맵(Map)을 생성하고, 그 안에서 자신의 위치를 추정하는 기술이다. LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서를 이용한 SLAM은 비교적 간단하고, 더 자세한 기법이랄 것이 없기 때문에 Visual SLAM의 다양한 방법들을 간략하게 정리해 보았다. 1. Filter based SLAM 로봇의 position과 방향, 환경 정보 같은 것을 포함하는 시스템 상태(state)를 추정하기 위해 수학적 필터들을 이용하는 알고리즘이다. 필터들은 시간에 따른 더 정확한 상태 추정을 위해 센서 데이터에 반복적으로 적용된다. 예를 들어 Kalman 필터는.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 12. 20.
  • 초기 신경망 이론과 모델 현재의 딥러닝 구조와 방식을 더 깊게 이해하기 위해 초기 신경망 이론과 모델에 대해 정리해 보았다. 1943년 맥컬럭-피츠(McCulloch-Pitts) 뉴런 맥컬럭과 피츠는 최초로 인간 두뇌의 뉴런을 모델링했다. 그 바탕에는 '인간의 두뇌는 논리적 서술을 구현하는 이진 원소들의 집합'이라는 추측이 있었다. 신경 활동의 '전부 아니면 전무(All-or-nothing)'적인 특성 때문에 신경계의 일과 그들 사이의 관계들은 명제 논리(Propositional logic)로 취급된다. 모든 망의 행동은 이러한 관점에서 기술될 수 있다. (중략) 어떠한 조건들을 만족시키려는 논리적 표현에 대하여, 우리는 그것이 기술하는 방법대로 행동하는 망을 찾을 수 있다. 즉 어떠한 논리적 명제에 대하여 참(True) 혹은 .. 공감수 1 댓글수 0 2022. 10. 29.
  • Amazon ECR에 DLCs 기반 Docker 이미지 Push하기 1. Dockerfile 생성 본격적으로 Dockerfile을 생성하기 전에 먼저 기본 이미지로 사용할 AWS Deep Learning Containers(DLCs) 딥러닝 컨테이너 이미지를 선택해야 합니다. 아래에서 원하는 이미지 URL을 가져올 수 있습니다. GitHub - aws/deep-learning-containers: AWS Deep Learning Containers (DLCs) are a set of Docker images for training and serving m AWS Deep Learning Containers (DLCs) are a set of Docker images for training and serving models in TensorFlow, TensorFlow 2.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 10. 29.
  • torch.load 시 _pickle.UnpicklingError: invalid load key 해결 저장해뒀던 모델(.pt 파일)을 불러오려고 할 때 다음과 같은 에러가 발생할 때가 있습니다. model = torch.load(weights, map_location=device) File "작업 경로\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 713, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "작업 경로\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 920, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_.. 공감수 2 댓글수 0 2022. 10. 29.
  • 이미지 인코딩(Encoding)과 디코딩(Decoding) 과정 이해하기 보통 인코딩(Encoding)이라 하면, 문자를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 바이너리 숫자 정보로 변환하는 것을 말한다. 이때 변환의 기준이 되는 것이 바로 ASCII, 유니코드 같은 형식들이다. 이렇게 데이터를 인코딩함으로써 다음 3 가지 측면에서 이점을 얻을 수 있다: ① 보안, ② 처리 속도 향상, ③ 저장 공간 절약. 이미지 데이터를 로드하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 가장 자주 사용하게 되는 방식은 다음과 같이 file 또는 buffer로부터 이미지를 디코딩하는 방식이다. PIL, cv2.imread, pyplot 등 다양한 라이브러리와 메서드를 비교해봤을 때 아래와 같은 방식이 가장 속도가 빠르고, 특히 cv2에서 한글로 된 파일명으로 인해 발생하는 오류를 방지할 수 있기 때문이다. # 파일.. 공감수 1 댓글수 2 2022. 10. 18.
  • 당신은 이미 옷이 충분합니다 최근 들어 소유한 물건이 많아질수록 정신력 소모가 큰 것 같다는 느낌을 받고 있어요. 물건이 많다는 것은, 그만큼 집 안에 있는 시간 동안 오롯이 휴식하거나 무언가에 몰입할 수 없다는 뜻입니다. 대신에 그것들을 정리하고, 찾을 필요가 많아지기 때문이겠죠. 개인적으로 물건을 새로 사는 일이 거의 없는 편이에요. 한 번 물건을 살 때에는 오래 쓸 요량으로 고심해서 고르기 때문에, 그 과정이 즐겁다기보다 고통스럽기도 하거든요. 또 그렇게 고심하면서 고를 만큼 반드시 생활에 필요한 물건들이 많지도 않고요. 실제로 제가 아끼고 잘 입는 옷들 중에는 10년, 15년 전에 산 것들도 있습니다. 그래서인지 동시에 예전부터 가지고 있던 물건들을 버리는 걸 조금 어려워합니다. 한 번 읽고 다시 펴보지 않는 책들, 벌써 몇.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 10. 15.
  • 서울폐금 금니 판매 후기 연휴를 맞아 오랫동안 미뤘던 일을 했다. 서랍 속에 굴러다니던 금니 2개를 팔았다. 벌써 몇 달 전부터 시세를 확인하면서 생각만 하던 일이었다. 짧은 검색을 마치고, 그나마 가장 검증된(?) 안전한 방법을 찾았다. 마침 매주 일요일이면 학원 때문에 종로에 가는데, 근처 종로 3가에 위치한 서울폐금에 직접 방문하기로 했다. 다른 곳을 더 찾아보면서 이것저것 비교하는 일은 하지 않았다. 그래봤자 몇 천원 차이일 거다. 혹은 그걸 찾아보는 시간이 더 값지거나. 온라인 거래도 가능하다지만, 운송상 문제도 무시할 수는 없었다. 사장님은 듣던대로 정말 친절하셨다. 묻지도 않고 따지지도 않고, 금니의 무게를 재고 가격을 계산해서 알려주셨다. 처음이라 약간 긴장이 됐었는데, 그럴 필요가 전혀 없었다. 사무실에 들어가서.. 공감수 1 댓글수 0 2022. 10. 10.
  • Yolov5에서 ModelEMA와 model fuse가 의미하는 것 Fuse란? Yolov5는 대표적인 객체 탐지(Object detection) 모델 중 하나이다. 탐지(추론)를 위해 모델을 불러올 때, 그 코드를 살펴보면 attempt_load라는 함수를 이용한다. * detect.py > DetectMultiBackend() > attempt_load()에서 찾을 수 있다. 그런데 이 함수를 잘 살펴보면 ckpt.get('ema'), 즉 모델의 'ema'라는 속성을 가져온다거나, ckpt.fuse().eval() if fuse와 같이 불러온 모델을 fuse하도록 하는 것을 알 수 있다. # yolov5/model/experimental.py def attempt_load(weights, device=None, inplace=True, fuse=True): from .. 공감수 2 댓글수 2 2022. 9. 24.
  • requirements.txt에서 URL로 PyTorch 설치하기 torch를 설치할 때 보통 여기서 다음 명령을 복사해 설치한다. pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 그런 다음 pip freeze > requirements.txt로 다음과 같은 requirements.txt 파일을 만들 수 있다. # requirements.txt albumentations==1.3.0 numpy==1.23.3 pytorch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0+cu113 하지만 이를 그대로 다시 pip install -r requirements.txt로 설치하면 다음과 같은 에.. 공감수 3 댓글수 1 2022. 9. 21.
  • 의지력을 관리하기 시작하다 지난 6월부터 약 두 달간, 나는 소위 '갓생'이란 걸 살아 보려고 했다. 매일 오전 4시에 일어나 요일마다 정해진 주제에 대해 공부하거나 관련 책을 읽었다. 출근 후에는 일에 몰두했고, 가능한 한 매일 1~2시간 정도는 더 추가 근무를 하면서 성과를 내기 위해 애썼다. 6월 한 달 동안 칼퇴한 날은 딱 이틀에 불과했고, 7월도 크게 다르지 않았다. 주말에는 더 바빴다. 토요일 오전마다 글 쓰기 모임을 열었고, 오후에는 재테크 관련 공부와 강의를 들었다. 일요일 오전에는 외국어 학원을 다녔고, 오후부터는 AI 분야 공부와 스터디 모임이 있었다. 물론 나는 이러한 패턴이 지속 가능하기를 바랐으므로, 열심히 휴식하거나 체력을 관리하는 것도 잊지 않았다. 매일 7시간씩 충분히 잠을 잤고, 주 3회 이상 유산소.. 공감수 6 댓글수 0 2022. 9. 18.
  • 국비교육과정, 8개월 후 이야기 인공지능 개발자 국비교육과정(K-digital Training)을 마치고, 8개월이 지난 근황과 감상에 대하여. 지난 2021년 6월부터 12월까지 약 6개월 동안 모두의연구소 AIFFEL에서 운영하는 인공지능 개발자 교육 과정에 참여했다. 다른 여러 기관의 교육 과정들도 고려했고 등록까지 했다가 취소한 경우도 있었는데, 그 중 왜 AIFFEL을 선택했는지에 대해서는 아래 두 글에 적어 두었다. [AIFFEL 2021] 02/ 1, 2주차 후기 & AIFFEL을 선택한 이유 WEEK 01/ 오리엔테이션 OT 1주 차 이틀 동안은 앞으로의 교육 참여에 필요한 다양한 내용을 다루는 오리엔테이션이 있었다. 모두의연구소, 아이펠 AIFFEL의 학습 방식과 문화, 이번 교육 과정이 어떻 nanunzoey.tist.. 공감수 3 댓글수 5 2022. 8. 27.
  • [파이썬 코딩의 기술] 클래스 합성으로 복잡한 내포 관계 정리하기 파이썬 내장 딕셔너리 타입은 객체를 동적으로 사용할 수 있도록 해줍니다. 이때 동적(Dynamic)이라는 말은 어떤 값이 들어올지 미리 알 수 없는 상태에서, 값이 들어오면 그때 그때 능동적으로 처리하는 것을 뜻합니다. 예를 들어 다음과 같은 코드가 있습니다. 학생들의 점수를 기록해야 하는데, 학생의 이름은 미리 알 수 없는 상황입니다. 이럴 때는 각 학생별로 미리 정의한 attribute를 사용하는 대신 딕셔너리에 이름을 저장하는 클래스를 정의할 수 있습니다. class SimpleGradebook: def __init__(self): self._grades = {} def add_student(self, name): self._grades[name] = [] def report_grade(self, .. 공감수 0 댓글수 0 2022. 7. 2.
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