본문 바로가기

분류 전체보기234

GoogLeNet = Inception v1 (2014) PyTorch Implementation GoogLeNet = Inception v1을 Pytorch를 활용하여 구현하고자 한다.https://arsetstudium.tistory.com/31에서 공부한 내용을 토대로 구현보면 아래와 같다. Inception Block 전체 GoogLeNet 모델을 구축하기에 앞서서 내부의 inception block을 먼저 구현하고자 한다. 맨 처음에는 쉽게 구축하기 위해서, 추상적으로 arguments를 짜기 보다는 구체적인 숫자를 이용해서 구현한다.우선 가장 첫 번째 inception block인 inception 3a를 대상으로 짜본다.자세한 파라미터의 설정은 아래의 Table 1을 참고하면 된다. Inception 3a의 input size는 28 x 28 x 192다. 이때 192는 채널의 개수.. 2024. 4. 3.
GoogLeNet = Inception v1 (2014) 논문 리뷰 GoogLeNet은 VGGNet와 마찬가지로 2014년 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 성공적인 결과를 달성한 모델이다. 또 다른 이름으로는 Inception v1 model이라고도 한다. (링크)GoogLeNet의 논문 이름은 Going Deeper with Convolutions이라는 심플한 이름이다. 저자는 굉장히 많은데 Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, 그리고 그 외 6인이다.   AbstractILSVRC 2014의 classification과 detection을 해결하기 위해서 Inception이라는 deep convolutional neural network를 제안한다. 가장.. 2024. 4. 3.
VGGNet PyTorch Code Implementation VGGNet을 Pytorch를 활용하여 구현하고자 한다. https://arsetstudium.tistory.com/29에서 공부한 내용을 토대로 구현보면 아래와 같다. 우선 Top-5 error rate 성능이 가장 낮았던, 성능이 가장 좋았던 16 layers와 19 layers를 구현하는 편이 좋다. 그중에서도 16 layers가 파라미터 수가 더 적어서 효율적이기 때문에 16 layers 구조를 채택해서 구현하고자 한다. VGGNet은 max pooling을 경계로 해서 features extraction의 convolutional layers를 5개의 block으로 나눠 볼수도 있다. 하지만 여기서는 구체적으로 block의 class나 sequential로 나누지는 않았고 주석으로만 표기했다. .. 2024. 4. 2.
VGGNet (2014) 논문 리뷰 VGGNet은 2014년 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 성공적인 결과를 달성한 모델이다. VGGNet의 논문 이름은 VeryDeep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition로 Karen Simonyan과 Andrew Zisserman이 작성했다. Abstract Large-scale image recognition을 해결하기 위해서 convolutional network의 depth를 집중적으로 연구하여 accuracy를 어떤 영향을 주는지를 연구했다. 3 x 3의 작은 convolution filter를 가지고도 depth를 충분히 쌓는다면 좋은 결과를 도출할 수 .. 2024. 4. 1.
Tensorboard and WandB Tensorboard와 WandB는 머신러닝과 딥러닝 모델 개발에 대한 모니터링 툴이다. Tensorboard는 이름에서 알 수 있듯이 TensorFlow와 연계된 툴이지만 PyTorch에서도 사용할 수 있다. 여기서는 AlexNet을 이용해 CIFAR-10을 classification하는 예시를 통해 살펴보고자 한다. Tensorboard 예시 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # TensorBoard 사용 준비 writer = SummaryWriter("./runs/cv/alexnet") writer를 이용하여 텐서보드에 기록할 준비를 한다. tensorboard에는 add_scalar, add_scalars, add_graph, add_imag.. 2024. 3. 29.
PyTorch Image Datasets, Custom Dataset, Fix Seed PyTorch는 다양한 빌트인 데이터셋을 제공한다. 컴퓨터 비전 데이터의 경우 그 목록을 https://pytorch.org/vision/main/datasets.html 에서 볼 수 있다. 그중에서도 대표적인 이미지 데이터로는 CIFAR-10, 100, ImageNet 2012, MNIST, Fashion-MNIST, PASCAL VOC 등이 존재한다. Custom Dataset with csv file 아래 PyTorch 튜토리얼에서 가져온 코드다. https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/data_tutorial.html import osimport pandas as pdfrom torchvision.io import read_imageclass Custom.. 2024. 3. 27.

티스토리툴바