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목록전체 글 (178)
히비스서커스의 블로그
안녕하세요. 히비스서커스입니다. 이번에는 서초역 및 고속터미널 인근에 위치한 메쉐린 맛집인 스와니예에 다녀와서 포스팅을 남겨보려 합니다. 위치 식당의 위치는 고속터미널 5번 출구 5분 정도 거리, 서초역 6번 출구에서 8분 정도 거리에 위치해 있습니다. 식당이 언덕 아래 지하에 위치하여 찾기가 어려울 수 있는데요. 코너에 있는 계단으로 내려가시면 찾으실 수 있습니다. 예약 스와니예는 미쉐린 맛집이기 때문에 사전에 예약하지 않고 방문하시면 식사하시기 매우 힘듭니다. 한 달 전부터 예약이 가능하니 미리미리 사전하셔서 허탕치시는 일 없으시길 바라겠습니다. 아래의 링크에서 예약이 가능합니다. https://app.catchtable.co.kr/ct/shop/soigneseoul SOIGNE 반포동에 위치한 이준..
안녕하세요. 히비스서커스입니다. 도커는 보통 개발한 프로그램이나 코드를 배포하거나 공유할 때 동일한 환경을 제공하기 위해 주로 개발자들을 비롯한 프로그래밍 관련 일을 하시는 분들이 많이 이용하시곤 하는데요. 도커 이미지는 서비스 운영에 필요한 프로그램, 코드, 실행파일 등을 묶은 것을 나타내며, 도커 컨테이너는 도커 이미지를 실행한 것을 말하죠. 도커 컨테이너라는 표현은 매우 직관적으로 그 기능을 잘 담아낸 것 같습니다. 도커의 로고가 그려져 매우 갖고 싶기도 한 도커 컨테이너에서 착안한 아이디어 상품 도커 각티슈 케이스 제품을 소개하겠습니다. https://incatos.shop/surl/P/11 도커 컨테이너 각티슈 휴지 케이스 티슈커버 사각 아크릴 각티슈 커버 - 푸르가즘 교환 및 반품 주소 - 교..
안녕하세요. 히비스서커스 입니다. 송파나루역에 있는 양식점 빠레뜨, 한남을 방문 후 포스팅을 해보려고 합니다. 위치 식당의 위치는 송파나루역 1번 출구에서 나오셔서 3분 정도 거리에 위치에 있습니다. 메뉴 및 가격 (22년 12월 15일 기준) 메뉴는 크게 피자류는 2개 샐러드와 스프류는 4개 파스타류는 6개 라이스류는 5개 정도이고 메뉴에 대한 사진이 나와있어서 메뉴 선택에 큰 어려움이 없었습니다. 저는 시그니처 메뉴로 보이는 빠레뜨 파스타와 든든해보이는 우삽겹 샐러드를 주문하였습니다. 생각보다 양은 많아보이진 않았지만 비주얼은 다시 보아도 먹음직스럽네요. 빠레뜨 파스타 (별점: ★★★★) 가격은 16,000원으로 평이한 가격입니다. 크림소스는 72시간 숙성하였다고 하고 빠레뜨 만의 특제 향신료를 덧 ..
torch framework로 model을 train 후 저장 및 불러오는 방법은 크게 두 가지가 있다. 1) torch.save(model.state_dict(), model_path) 이 방법은 모델의 가중치만 저장하는 방법이다. 모델 train 후 evaluation 모드 전환 후 가중치만 저장 import torch.nn as nn import torchvision import torch # 예시 모델 model = torchvision.models.resnet18() # GPU 2대를 사용한다고 가정 후 dataparallel을 통한 병렬처리 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model.to(device) model = nn.Da..
이 글은 병리 이미지 다루기 시리즈 글입니다. 병리 이미지 다루기 1 (feat. Stain Normalization), 병리 이미지 다루기 2 (feat. Microns Per Pixel), 병리 이미지 다루기 3 (feat. Multi Resolution Model) 총 3회에 걸쳐 제작 예정입니다. 이 시리즈는 모두의 연구소의 코크리 2기 회원으로서 작성한 글임을 밝힙니다. 코크리란 저번 글 병리 이미지 다루기 2 (feat. Microns Per Pixels) 편에서는 병리 데이터를 다룰 때 알아두어야 할 개념인 MPP(Microns Per Pixels)라는 개념과 FoV(Field Of View)라는 개념을 살펴보았습니다. 이번 병리 이미지 다루기 3 (feat. HookNet) 편에서는 이 개..
이 글은 2017년 NIPS에 등재된 Cost-Effective Active Learning for Melanoma Segmentation 논문을 읽고 정리한 글입니다. 0. Abstract 제한된 양의 medical image training labeled data를 semantic segmentation위한 CNN을 효과적으로 학습할 수 있는 novel Active Learning Framework를 제안함 Contribution pixel-wise uncertainty를 modeling하기 위해 test time에 dropout하여 Monte Carlo sampling을 적용한 실용적인 Cost-Effective Active Learning 접근 방법을 사용하였음 training의 performan..
이 글은 2019년 IEEE 저널에 실린 Region-Based Active Learning for Efficient Labeling in Semantic Segmentation 논문을 읽고 정리한 글입니다. 0. Abstract annotated dataset의 필요성은 증가하고 있으나 모든 픽셀을 annotation 하는 것은 방대하기에 비용이 많이 듦 ⇒ semantic segmentation task에서 region-based active learning 방법을 제안 train dataset에 대해 각 이미지의 10%만 annotation 하여서 train dataset를 annotation한 모델의 93.8%의 성능을 보임 transfer learning을 적용할 때에도 잘 작동하였음 (City..
TTA(Test Time Augmentation)란? TTA이란 Train 과정이 아닌 Test (Inference) 과정에서 Augmentation을 적용하여 나온 결과들에 대해 대표값 (대체로 평균)을 도출하여 결과값이 더욱 Robust하게 만드는 기법을 말한다. segmentation, classification, super-resolution 등과 같은 Computer Vision 문제를 해결하는데 사용된다. 대체로 TTA를 적용하였을 경우 더 결과가 좋아지는 경우가 많아 Kaggle과 같은 경진대회에서도 많이 사용된다. TTA 적용하기 Pytorch를 Framework로 사용하여 Segmentation Task를 진행한다고 하였을 때 TTA를 적용하는 코드를 간략하게 정리해보았다. 이때, 대표적..