PyTorch에서 동기화된 배치 정규화 사용하기
PyTorch에서 동기화된 배치 정규화(Synchronized Batch Normalization)는 다중 GPU 환경에서 모델 훈련 시 유용한 기술입니다. 이 문서에서는 이를 구현하는 방법과 활용 사례를 소개합니다.
프로젝트 소개
동기화된 배치 정규화는 PyTorch의 기본 배치 정규화와 달리 모든 디바이스 간에 평균과 표준편차를 공유하여 일관성을 유지합니다. 특히 `nn.DataParallel`을 사 ...
6월 20일 03:55에 게시됨
fb.resnet.torch를 활용한 ResNet 이미지 분류 및 특징 추출 가이드
fb.resnet.torch는 Facebook AI Research에서 공개한 Torch 기반의 ResNet 구현체로, 논문 "Deep Residual Learning for Image Recognition"의 아키텍처를 충실히 구현하고 있습니다. 이 프로젝트는 사전 학습된 모델을 통해 이미지 분류와 특징 추출 기능을 제공하며, 연구 및 서비스 프로토타이핑에 유용하게 사용될 수 있습니다.
1. 사전 학습된 모델 준비
먼저 ResNet ...
5월 31일 06:12에 게시됨
ViTPose를 활용한 인간 포즈 추정 모델 학습 및 평가 가이드
ViTPose 아키텍처 개요
ViTPose는 Vision Transformer(ViT)를 핵심 백본으로 활용하여 인간 포즈 추정(Human Pose Estimation) 작업을 수행하는 딥러닝 프레임워크입니다. 기존 CNN 기반 모델과 달리 패치 단위의 어텐션 메커니즘을 통해 전역적 맥락을 효과적으로 포착하며, 다양한 벤치마크 데이터셋에서 높은 정확도를 기록하고 있습니다. 이 가이드에서는 해당 오픈소 ...
5월 26일 08:01에 게시됨