공부 (76) 썸네일형 리스트형 Object Detection / YOLOv3 : train_detector - 2 2019/07/31 - [머신러닝/YOLO] - Object Detection / YOLOv3 : train_detector - 1 Object Detection / YOLOv3 : train_detector - 1 ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74 (-flags) 위의 명령어를 darknet.c/main의 input 값으로 사용했다. datacfg 는 "cfg/voc.data", cfgfile 는 "cfg/yolov3-voc.cfg",.. jainkku.tistory.com 이어지는 내용입니다! n = n->next; n은 [net]다음인 [convolutional] 정보를 나타낸다. fprintf로 출.. Object Detection / YOLOv3 : train_detector - 1 ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74 (-flags) 위의 명령어를 darknet.c/main의 input 값으로 사용했다. datacfg 는 "cfg/voc.data", cfgfile 는 "cfg/yolov3-voc.cfg", weightfile 는 "darknet53.conv.74", 그 외의 flag값들 또한 train_detector의 인자로 전달된다. (https://github.com/AlexeyAB/darknet 참고) int *gpus 가 가리키는 값은 0 int ngpus가 가리키는 값은 1 int clear, dont_show, calc_map, show_imgs 모두 설정하지 않았으므로 0.. Object Detection / YOLOv3 : test_detector parameter net : yolo.cfg file의 정보가 담겨있다. im.w : 768 im.h : 576 thresh : 2105608384 hier_thresh : 2105608384 nboxes : 0 letter_box : 0 net->n - 1 = 106 106번째 layer는 마지막 yolo layer다. nboxes 에는 10647 값이 들어온다. 총 3개의 yolo layer 마다 yolo_num_detections 값을 더해준다. w*h만큼 for문 돌면서 (13, 26, 52) yolo layer의 n 만큼 for문을 돈다. n : 3이다, n은 한 그리드가 가질 수 있는 최대 box 개수? 한그리드 씩 3번의 for문을 돌아서 thresh 값을 넘으면 count++ l : yol.. 삼성 SDS 알고리즘 특강 코딩테스트 후기 level 1 1문제, level2 4문제, level3 1문제, 총 6문제이고, 시간은 7일정도 주어진다. 1문제당 2~3 시간안에 풀어야 적당하다고 한다! 이 말만 믿었는데... 100점이 아니면 모두 오답처리 된다는 걸 마지막 날에야 발견했다 ㅠ_ㅠ 공지사항 꼭 보세요.. level 1 문제는 98점, level 2는 100점, 14점, 시간초과 2개, level 3는 보지도 못했다. 코테가 처음이긴하지만 정말 많이 부족한 것 같다. 개인적으로는 어려웠고, 친구한테 물어봐도 어렵다고는 하는데 객관적으로 어려운지는 모르겠다. Application & Tips 크게 Learning rate, data preprocession, overfitting을 방지하는 법이 있다. Learning rate (α) 만약에 α를 큰 값으로 정의한다면 step이 커져서 cost가 발산하게된다. 이 현상을 overshooting 현상이 일어난다. 반대로 α를 작은 값으로 정의하면 조금씩 줄어들다가 어느 시점에 시간이 다되서 stop하면 최저점이 아닌데도 멈출 수 있다. 전반적으로는 learning rate을 다루는데는 답은 없다. 0.01 정도로 시작해보고 α값이 발산한다면 줄이고 α값이 늦게 움직인다면 값을 키운다. Data Preprocessing feature data인 X를 전처리 해야하는 경우가 많다. 데이터 값에 큰 차이가 있는 경우 normalize 해야한다. 보통.. Hard Link vs Symbolic Link Hard Link 하나의 파일 시스템 내에서 원본 파일과 동일한 내용의 다른 파일, 즉 이름이 다른 같은 파일을 만드는 것이다. 두 파일은 같은 i-node를 가지기 때문에 내용이 항상 동일하게 유지된다. ex) 수정하면 다른 파일에도 적용된다. 원본 파일이 삭제되어도 문제가 없다. Symbolic Link 서로 다른 파일 시스템의 파일끼리도 링킹이 가능한 방법이다. 링크 파일이 원본 파일의 경로 정보를 가진다. “바로가기” 와 같다. 별도의 i-node를 가지는 파일을 생성하고, 원본 파일을 가르키는 포인터를 가진다. 원본 파일이 삭제되면 무의미한 파일이된다. axis란? 텐서란 무엇인가? 텐서는 rank 0부터 n 까지 존재한다. scalar value는 number를 하나만 가지고있다. scalar를 여러개 가지면 vector가 되고, vector를 여러개 가지면 matrix가 되고, matrix를 여러개 가지면 3d tensor가 된다. CNN에 흐르는 데이터는 4d tensor이다 (B, C, H, W) B : 배치 개수 C : Channel 개수 H : Height W : width 참고 https://www.youtube.com/watch?v=m0qwxNA7IzI 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 다음
