딥러닝관련94 CosineAnnealingLR Set the learning rate of each parameter group using a cosine annealing schedule. Cosine 그래프를 그리면서 learning rate가 진동하는 방식. T_max : 반주기의 단계 크기값eta_min : 최소값 T_max가 100이면 반주기로 eta_min을 찍었다가 한 주기가 다 끝나면 다시 T_max로 올라갈 것임 참조 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR.html CosineAnnealingLR — PyTorch 1.9.1 documentation Shortcuts pytorch.org https://gaussian37... 2021. 10. 20. Squeeze-and-Excitation Networks(SENET) Relationship between channels [Convolution operator] 각 layer의 receptive field 내에서 spatial 및 channel-wise 정보를 융합하여 네트워크가 유익한 feature를 구성하도록 함 - SENET 중점 포인트- 1. channel과의 관계에 초점을 맞추고, (기존 연구들은 spatial component에 중점이 맞춰 연구되었었음) 2. channel 간의 interdependencies를 명시적으로 모델링하여 channel-wise feature response을 adaptively recalibrates하는 "Squeeze-and-Excitation(SE)" block 이라는 새로운 아키텍쳐 단위 제안. Computer Vision.. 2021. 10. 19. MMdetection(1) 설치 및 Demo 실행 - (1) MMdetection MMdetection은 openMMlab이라고 The CUHK Multimedia Lab에서 제공하는 Open Source Project의 프로젝트 중 하나이다. (https://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/) 아래 사이트에 보면 MMDetection 말고도 다른 다양한 프로젝트들을 하나의 toolbox처럼 만들어 제공한다. https://openmmlab.com/home OpenMMLab openmmlab.com 소스코드는 Pytorch 기반이다. MMdetection은 당연하게도 object detection에 관한 모델들을 제공하고 공식 깃헙 사이트는 아래와 같다. https://github.com/open-mmlab/mmdetection GitHub - open-mm.. 2021. 10. 19. Detectron2 (1) 환경 세팅 및 데모 1. 아래에서 깃으로 파일들 다운 https://github.com/facebookresearch/detectron2 GitHub - facebookresearch/detectron2: Detectron2 is FAIR's next-generation platform for object detection, segmentation and other Detectron2 is FAIR's next-generation platform for object detection, segmentation and other visual recognition tasks. - GitHub - facebookresearch/detectron2: Detectron2 is FAIR's next-genera... github.com.. 2021. 9. 29. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 24 다음
