본문 바로가기

취미28

YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information - 4.Methodology 새롭게 공개된 YOLOv9 논문에서 4.Methodology(방법론) 파트를 해석합니다. YOLOv9는 PGI와 GELAN 아키텍처를 사용합니다. YOLOv9는 객체 검출 분야에서의 혁신적인 발전을 이루는 데 기여한 새로운 아키텍처인 PGI와 GELAN을 도입한 최신 버전의 객체 검출 모델입니다. 이 모델은 주변 정보를 활용한 객체 검출의 정확도 향상과 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 이전 버전에 비해 더욱 정확하고 효율적인 객체 검출을 제공하며, 다양한 응용 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 이번 논문에서는 PGI와 GELAN 아키텍처에 대한 상세한 설명과 함께 YOLOv9의 성능향상에 대한 실험 결과를 제시하고 있습니다. 1. YOLOv9 방법론 - PGI 앞서 .. 2024. 3. 15.
YOLOv9 논문 주요 연구 YOLOv9 논문에서 제안된 PGI 아키텍처를 사용한 가벼운 신경망은 GELAN 관련한 주요 연구로 Real-time Object Detectors(실시간 객체탐지), Reversible Architectures(바뀔 수 있는 아키텍처), Auxiliary Supervision(보조 지도)를 설명하고 있습니다. 1. Real-time Object Detectors(실시간 객체탐지) 현재 가장 널리 사용되는 실시간 물체 감지기는 YOLO 시리즈이며, 이러한 모델의 대부분은 CSPNet 또는 ELAN 및 CSPNet과 ELAN을 변형한 것을 주요 컴퓨팅 장치로 사용합니다. 특징 통합 측면에서 개선된 PAN, FPN을 도구로 사용하고, 개선된 YOLOv3 헤드 또는 FCOS 헤드를 예측 헤드로 사용합니다. 최.. 2024. 3. 5.
YOLOv9 : Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information 논문 해석 YOLOv8에 이어 2024년 2월 YOLOv9이 공개되었다. 기존의 네트워크에서 정보 손실의 문제점을 해결하기 위해 PGI를 사용하여 설계한 GELAN 신경망을 사용하여 기존 모델을 개선하였으며 이전의 모델보다 MS COCO 데이터셋에서 가장 우수한 성능을 보인다고 한다. 논문 : Implementation of paper -YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information YOLOv9 논문 Abstract 모델의 예측 결과가 Ground Truth에 가장 근접할 수 있도록 가장 적절한 목적 함수를 사용합니다. 예측을 위한 충분한 정보 획득을 용이하게 할 수 있는 적절한 아키텍처가 설계되어야 합니다. 기존 방법.. 2024. 3. 4.
생성 AI 오토인코더(Autoencoder)의 이해 오토인코더는 현재 생성 모델링 분야에서 가장 기본적이고 널리 알려진 딥러닝 구조입니다. 오토인코더는 AE(표준 오토인코더) 와 VAE(변이형 오토인코더)로 구분됩니다. 표준 오토인코더의 여러 문제를 해결하기 위해 변이형 오토인코더를 사용합니다. 변이형 오토인코더 이전에 근본이 되는 표준 오토인코더의 방식에 대해 먼저 이해해보겠습니다. 1. 오토인코더(AE) 오토인코더는 단순히 어떤 항목의 인코딩과 디코딩 작업을 수행하도록 훈련한 신경망입니다. 오토인코더 모델을 통해 원본과 유사한 결과물을 출력하도록 합니다. 특히, 원본의 임베딩이 없는 위치를 디코딩하여 새로운 결과물을 생성할 수 있으므로 생성 모델로 사용할 수 있습니다. 오토인코더 구조 오토 인코더는 두 부분으로 구성된 신경망입니다. 인코더는 이미지 같.. 2024. 3. 4.
생성AI의 특허 출원 사례 BBC 뉴스의 소식에 따르면, 인공지능 기술의 특허 출원 및 발명자에 대한 논의를 촉발하고 있습니다. 최근 인공지능 시스템인 Dabus가 두가지 아이디어에 대한 특허를 출원하면서 이에 대한 논란이 불거졌습니다. 이에 대해 학계와 관련 당국은 AI가 특허 출원의 발명자로 인정되어야하는지 여부에 대한 논란을 벌이고 있습니다. 이 소식은 AI의 발전이 더욱 복잡한 법적 문제를 일으키고 있음을 시사하고 있습니다. 이에 따라 AI와 지적재산권 간의 상호작용에 대한 이해와 법적 장치가 더욱 중요해지고 있는 상황입니다. 1. AI를 발명자로 특허 출원 2018년 인공지능 시스템은 출원된 특허에 대해 두 가지 아이디어의 발명자로 인정받아야 한다고 한 학계팀이 의견을 냈습니다. AI는 로봇이 쉽게 잡을 수 있도록 식품 .. 2024. 3. 2.
생성AI의 기술에 대한 현황 인공지능(AI)은 현대 사회에서 점차 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 특히 AI의 작동 방식과 이로 인해 발생할 수 있는 위험에 대한 논의가 증가하고 있습니다. AI는 대량의 데이터를 기반으로 패턴을 찾고 목표를 달성하기 위한 방법을 학습합니다. 이러한 기술은 이미 많은 분야에서 사용되고 있으며, ChatGPT와 DALL-E와 같은 생성 AI 프로그램은 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 사용됩니다. 그러나 이러한 발전은 동시에 인간의 일자리를 대체할 수 있다는 우려도 동반합니다. 1. AI의 작동 방식 모든 머신러닝 학습의 핵심은 훈련이라는 프로세스입니다. 여기서 컴퓨터 프로그램에는 대량의 데이터와 학습 목표가 정의됩니다. 명령은 "얼굴이 포함된 이미지 찾기" 또는 "해당하는 카테고리 분류" 등이 있습니다... 2024. 3. 2.
[OpenAI] text-to-video 모델 Sora(소라) 공개 OpenAI에서 새로운 인공지능 모델 '소라(Sora)'를 발표했습니다. 이 모델은 텍스트를 입력으로 받아 해당 내용에 맞는 비디오를 생성하는 text-to-video 기술을 기반으로 합니다. 소라의 출시로 인해 사용자는 텍스트 입력만으로 고품질의 비디오를 생할 수 있는 기술에 접하게 되었습니다. 이는 OpenAI가 이전에 출시한 DALL-E와 같은 모델들과 함께, 텍스트와 이미지, 비디오 등 다양한 형식의 데이터를 상호 변환하는 능력을 더욱 발전시켰다는 것을 의미합니다. 1. OpenAI의 새 인공지능 모델 '소라(Sora)' 출시 OpenAI에서 text-to-video 모델 Sora를 출시했습니다. text-to-video는 사용자가 입력한 텍스트 명령어에 해당하는 영상을 생성하는 AI 기술입니다... 2024. 2. 26.
[Pandas] 판다스 프로파일링 파이썬 EDA 도구 ydata-profiling 데이터 프로파일링은 데이터를 진단하고 이해하는 과정으로, 데이터 과학 및 머신러닝 모델 구축에 필수적인 단계입니다. 이 단계에서 데이터의 품질과 적합성을 평가하고 모델 학습에 사용될 데이터를 정제하는데 중요한 역할을 합니다. 데이터 프로파일링을 통해 데이터의 특성을 살피고, 누락된 값, 이상치, 불균형한 분포 등을 식별하여 데이터 전처리에 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 1. 데이터 프로파일링 도구 소개 pandas-profiling은 이러한 데이터 프로파일링 작업을 간편하게 수행할 수 있도록 도와주는 도구 중 하나입니다. 간단한 몇 줄의 코드로 데이터의 탐색적 분석을 수행하고, 다양한 통계 지표 및 시각화 자료를 제공하여 데이터에 대한 종합적인 이해를 돕습니다. 특히 pandas-profiling은.. 2024. 2. 21.
[DACON] 웹 로그 기반 조회수 예측 회귀 모델 웹 로그는 웹사이트를 통해 방문자의 활동을 기록하는 중요한 데이터 입니다. 이러한 웹 로그 데이터를 기반으로 조회수 예측 모델을 학습하는 것은 웹사이트의 효율적인 운영 및 마케팅 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다. 본문에서는 웹 로그 데이터를 활용하여 조회수를 예측하는 모델을 학습하는 코드를 소개하겠습니다. 웹 로그 기반 조회수 예측 모델 학습 DACON의 웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤에서 데이터를 다운로드하였습니다. 또한, 공개된 Baseline 코드를 사용했습니다. 주제는 웹 로그 데이터를 기반으로 조회수를 예측하는 것입니다. 수상자가 되면 인증서를 발급받을 수 있습니다. DACON에서 공개한 데이터 명세는 다음과 같습니다. sessionID : 세션 ID userID : 사용자 ID T.. 2024. 2. 20.

티스토리툴바