PyTorch 개발 효율을 높이는 데이터 타입 처리 및 환경 관리 팁
1. PyTorch와 NumPy의 데이터 타입 호환성 문제 해결
NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환할 때, PyTorch가 지원하지 않는 데이터 타입(예: uint16)을 사용하면 TypeError가 발생합니다. PyTorch는 주로 float64, float32, int64 등의 타입을 지원하므로 변환 전 전처리가 필요합니다.
import numpy as np
import torch
# 문제 상황: uint16 타입의 배열 생성
raw_data = n ...
8월 15일 07:33에 게시됨
YOLOv5 커스텀 데이터 학습 및 RK3588 보드 배포를 위한 RKNN 변환 가이드
1. YOLOv5 소스 코드 확보 및 데이터셋 준비
먼저 Ultralytics의 공식 YOLOv5 저장소에서 소스 코드를 다운로드합니다. 커스텀 객체 인식을 위해 LabelImg와 같은 도구를 사용하여 이미지의 객체 위치와 클래스를 지정하는 어노테이션 작업을 수행합니다.
데이터셋은 학습(train)과 검증(val)으로 나누어 다음과 같은 디렉토리 구조로 구성해야 합니다.
/workspace/custo ...
8월 2일 20:08에 게시됨
중심 손실 함수: 원리 및 PyTorch 구현 분석
이 문서는 딥러닝 기반 얼굴 인식에서 특징 구별을 강화하기 위해 제안된 중심 손실(Center Loss) 함수의 원리를 이해하고, PyTorch를 활용한 구현 과정을 상세히 설명합니다.
개방 집합 문제(Open-set Problem)와 특징 학습
패턴 인식 분야에는 크게 두 가지 유형의 문제가 있습니다. 훈련 세트와 테스트 세트의 클래스가 완전히 동일한 '폐쇄 집합(closed-set) 문제'와, ...
7월 25일 07:40에 게시됨
PyTorch 2.x 환경을 활용한 딥러닝 모델 훈련 효율성 극대화
딥러닝 모델 개발 과정에서 환경 설정은 종종 본질적인 연구보다 더 많은 시간을 소모하는 번거로운 작업이 됩니다. CUDA 버전 충돌, 느린 패키지 미러, Jupyter 커널 오류 등은 개발자의 인내심을 시험하곤 합니다. 이러한 문제점들을 해결하고 개발자가 온전히 모델 개발에 집중할 수 있도록 설계된 최적화된 PyTorch 2.x 개발 환경에 대한 경험을 공유합니다.
이 환경은 ...
7월 24일 08:57에 게시됨
엣지 디바이스 실시간 객체 탐지를 위한 Yet-Another-EfficientDet-Pytorch 활용법
Yet-Another-EfficientDet-Pytorch는 Google의 EfficientDet 아키텍처를 PyTorch 환경에서 고성능으로 재구현한 오픈소스 프로젝트입니다. 이 프레임워크는 실시간 성능과 SOTA(State-of-the-Art) 수준의 정확도를 동시에 제공하며, 특히 하드웨어 자원이 제한적인 엣지 디바이스(Edge Device) 배포에 최적화되어 있습니다.
엣지 환경을 위한 EfficientDet의 강점
엣지 컴 ...
7월 20일 17:24에 게시됨
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