괴물 클럽

컴퓨터 비전 분야에서 GoogLeNet은 획기적인 심층 신경망 아키텍처입니다. 2014년 구글 팀이 개발한 이 모델은 ImageNet 대회에서 우승을 차지했으며, 혁신적인 Inception 구조는 기존 합성곱 신경망의 설계 방식을 완전히 바꿔 놓았습니다. 이 글에서는 GoogLeNet의 핵심 원리를 깊이 이해하고 PyTorch를 사용한 모델 전체 구현을 단계별로 살펴보겠습니다. 1. GoogLeNet ...

1. 컨볼루션이란? 컨볼루션은 이미지와 필터(고정된 가중치 집합) 간의 내적 연산을 의미합니다. 각 픽셀에 해당하는 값을 곱하고 이를 모두 더하는 방식으로 특성을 추출합니다. 2. CNN 구성 요소 (1) 컨볼루션 레이어 기능: 입력 데이터에서 중요한 특징을 추출. 매개변수: 필터 크기(예: 3x3, 5x5), 스트라이드(픽셀 이동 단위), 패딩(데이터 손실 방지를 위 ...

논문 링크: https://arxiv.org/pdf/1908.08342 논문 코드: https://github.com/RunzheYang/MORL 블로그: https://blog.csdn.net/weixin_56760882/article/details/145572826 이 문서는 심해 보물 환경(DST)을 예시로 들어 복제 결과를 설명한 것이지만, 본문에서는 FTN(과일 나무 탐사) 환경을 기반으로 복제 과정을 설명합니다. 복제 과정에서 원 논문 코드를 git으로 가 ...

거대 언어 모델 기술 스택 분석: Qwen과 DeepSeek의 지능형 시스템 구축 방법 목차 핵심 답변: 왜 PyTorch가 거대 모델의 우선 선택지인가? 프레임워크 대결: TensorFlow vs PyTorch 심층 비교 PyTorch의 승리 요소: 거대 모델 훈련을 더 효율적으로 만드는 세 가지 특성 CUDA 가속: 왜 GPU가 AI 훈련의 필수 요소인가? 개발자 생태계: 거대 모델 연구개발의 거 ...

모델과 데이터셋을 준비한 후에는 모델의 파라미터를 최적화하여 학습시키는 과정이 필요합니다. 이 과정은 반복적인 훈련 절차로 구성되며, 각 반복 단계에서 모델은 입력 데이터에 대한 예측을 수행하고, 실제 정답과의 오차를 계산한 후 그 기울기를 기반으로 가중치를 갱신합니다. 이러한 학습 프로세스는 전방 전파(forward pass), 손실 계산, 역전파(backward pass), ...

오늘은 ImageFolder를 이용한 이미지 데이터 로딩 방법에 대해 알아보겠습니다. 기본적인 사용 예는 다음과 같습니다: from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision import transforms data_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ]) dataset = ImageFolder(root='./data', transform=dat ...

자율주행 3D 탐지에서의 다중 센서 융합, TransFusion의 핵심 설계 원리 자율주행 시스템의 인지 파이프라인에서 정밀한 3D 객체 탐지는 필수 요소다. LiDAR는 정확한 거리 정보를 제공하지만 점군 데이터가 희소하고 해상도가 낮은 한계가 있으며, 반면 카메라는 풍부한 질감과 색상 정보를 제공하지만 깊이 추정에 어려움을 겪는다. 두 센서를 효과적으로 융합하면 각각 ...

다음은 CPU 환경에서 실행한 결과 예시입니다. 사용된 시스템 사양: Windows 10 운영체제 최종 결과 이미지 실제 구현 절차 Anaconda 및 PyCharm 설치 설치가 어려운 경우 검색을 통해 참고하세요. Anaconda 실행 애플리케이션을 시작합니다. 가상 환경 생성 아래 명령어로 Python 3.9 기반의 가상 환경을 생성합니다. conda create -n ...

분산 환경에서 Swin Transformer 계열 모델을 훈련할 때 GPU 활용률이 40%에 머무르고, NCCL 통신 오버헤드가 전방 계산 시간을 역전시키는 경험을 해본 적이 있는가? 동일 아키텍처를 사용하면서도 타 팀은 8개 GPU에서 95% 이상의 지속적인 활용률을 달성하며 두 배의 처리량을 내고 있다면, 문제는 모델 코드가 아닌 실행 환경의 차이에 있을 가능성이 높다. 이 글에서 ...

torchvision은 PyTorch 기반 딥러닝 프로젝트에서 이미지 처리와 컴퓨터 비전 모델 구축을 지원하는 핵심 패키지다. 주요 구성 요소는 다음과 같다: torchvision.datasets: 표준 데이터셋 로딩 인터페이스 제공 torchvision.models: 사전 학습된 네트워크 아키텍처 포함 torchvision.transforms: 이미지 전처리 및 증강 연산 torchvision.utils: 보조 유틸리티 함수 이 ...