히비스서커스의 블로그

2022년도 어느덧 끝자락에 이르어 오늘은 성탄절입니다. 오늘은 일요일이기에 일주일치 먹을 식료퓸을 사러 마트에 갔습니다. 가성비 좋은 제품들을 찾아 우유, 라면, 치킨너겟, 군만두 등을 구매했습니다. 조금이라도 적립을 해보고자 적립 어플 사용을 헤매며 뒷사람들 기다림의 눈초리에도 아랑곳하지 않고 방법을 찾아 해내었습니다. 돌아가는 발걸음에 제 모습이 초라해보기도 했지만 오늘은 새해 목표를 세웠고 말도 안되는 꿈을 가져보았기에 불쾌한 기분을 털어낼 수 있었습니다. 그러면서 문득 후원의 다짐을 생각하며 나보다 어려운 상황에 처한 개발도상국 불우이웃도 꿈을 가질 수 있도록 조금이나마 도움이 되고 싶었습니다. 몇 달을 미뤘지만 이번에도 백신 후원을 하였습니다. 얼마 안되는 금액일 수 있지만 누군가의 생명을 살..

상황 1. model.train()인 상태로 dataset을 학습시키고 2. model 내에는 batch norm layer가 존재할 경우 3. dataset을 batch size만큼씩 나눌 때 가끔씩 나머지가 1인 경우가 존재하는데 이때 발생할 수 있는 에러이다. (ex. dataset의 수가 65개인데 batch size를 64인 경우). 에러 ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1]) 원인 batch norm layer의 계산식에 batch chanel의 크기가 1보다 크다고 가정한 수식이 존재하는 듯하다. 따라서, batch size가 1일 경우에는..

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..