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cuda, 환경변수 1. 네이버 부스트 캠프때 오류났던 nvcc 오류 cudatoolkit은 두종류가 있다.A. runtime용도의 cudatoolkitB. nvcc를 포함한 개발자용의 cudatoolkit 우리가 활용했던 서버는 도커 컨테이너 위에서 구성된 서버이다. 컨테이너 내부에 설치된 cuda 버전이 A 였기에 nvcc를 활용하려는 패키지가 계속 오류가 났던것이다. 애초에 도커가 특정 쿠다버전 이미지를 구어왔는데 거기에 추가적으로 변형시키려고 해서 오류가 난건가? 여전히 잘 모르겠다. 그런데 전역적으로 말고 지역적으로 링크를 따와서 실행시에는 오류가 안났던것 같다. pip로 새로운 torch를 깔아도 nvcc는 깔리지 않았는데, pip로 torch를 깔때 같이 연결되는 cuda는 nvcc를 담고있지 않았기 때문이다... 공감수 0 댓글수 0 2025. 4. 2.
20주차 회고 한 주간 있었던 일colmap을 통한 sfm을 돌려보고 그 결과를 이용하여 nerfstudio를 돌려봤다생성과 관련된 공부를 하고 과제를 통해 controlnet을 돌려볼 수 있었다. 공부한것 colmap은 strucfrom motion을 구현해놓은 라이브러리이다. 영상이 주어지면 거기서 프레임별로 이미지를 추출하고, 각 이미지 사이의 feature mapping을 통해 camera world에서의 camera pose를 추출해내고 images.bin에 저장한다. 그 외에도 camera parameter, points cloud들의 정보들을 얻어내고 .bin 저장한다.nerfstudio API에는 colmap이 자체 내장되어있어서 nerfstudio 하나만으로 카메라 파라미터 추출을 하고 nerf 까.. 공감수 0 댓글수 0 2025. 1. 13.
19주차 회고 한 주간 있었던 일경량화와 관련된 내용들을 배울 수 있었다.관련된 과제를 통해 직접 구현해보는 시간을 가졌다. ( peft를 이용하여 파라미터 수 없애보기, kd를 구현해보기, lora를 간단하게 구현하여 적용해보기)여유가 생겨 궁금했던 내용들에 대해서 공부해보고 있다. 공부한것경량화가 무엇이냐 질문을 받으면 prunning, quantization 이러한 키워드들밖에 안 떠올랐었는데, 이번주 강의를 들으면서 좀더 무엇인지 알아볼 수 있었다. structured prunning, unstructured prunning, knowledge distilation (logit based, feature based), quantization, peft, lora 등등의 키워드가 떠오른다. Lora와 관련된 .. 공감수 2 댓글수 0 2024. 12. 29.
13-15 주차 회고 segment와 관련된 프로젝트를 할 수 있었다. bounding box만 잡는 detection을 넘어서 픽셀별로 어떤 클래스에 속하는지까지 예측하는 task다. model의 output이 logit으로 나오고, 그것이 sigmoid를 통과하여 thr에 따라 0또는 1로 나오는것을 볼 수 있었다. 또한 dice_loss와 focal_loss같은 다양한 loss들에 대해서 알 수 있었다. 마지막으로 unet, 2+, 3+, hrnet같은 모델들을 보면서 skip connection이 원래 input image의 spatial한 특성들을 살리고, 그것을 통하여 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지 알 수 있게된다는점을 배웠다. 매 프로젝트마다 배워가는것이 다른것 같다. 간단한 라이브러리에서 모델을 불러와서 .. 공감수 2 댓글수 0 2024. 12. 1.
8-10 주차 회고 object detection 과 관련된 프로젝트를 할 수 있었다. mmdetection 라이브러리를 뜯어보는 좋은 경험이 되었다. faster r-cnn과 같은 two stage모델이 무엇인지, 어떤 방식으로 loss를 사용하는지, 어떻게 anchor box를 만드는지, 어떤 metric을 사용하여 어떻게 평가를 하는지 확실히 알 수 있었다.pip install을 하는것은 python의 모듈 경로 site-packages 디렉터리에 추가하는것과 같다. 따라서 import가 되지 않는 모듈은 pip intall -v -e 를 해서 아예 패키지를 깔아주거나, sys.path를 해주면 된다. 이번 프로젝트는 mmdetection 라이브러리를 이해하는데 시간과 노력을 너무 사용하였다. benchmark를.. 공감수 3 댓글수 0 2024. 10. 27.
7주차 회고 wrapup report의 개인회고와 같다. 나는 내 학습목표 달성을 위해 무엇을 어떻게 했는가?기존 방식에서 어떤것이 좋은지 찾고, 왜 좋은지 생각을 많이 하려고 했다. convolution과 attention의 장점을 섞은 coatnet을 찾아 사용했고 정확도가 높은것을 볼 수 있었다. 이것이 왜 좋은지 설명을 하고 싶기에 논문과 자료를 찾아보았다. 또 faliure analysis를 하며 모델이 어떻게 틀리게 예측했는지, 어떤점을 고쳐야 왜 정확도가 올라갈 수 있을지 고민을 하였다. 이후에는 팀원들의 k-fold와 ensemble, 증강 부분에서 조금씩 도움을 주고 같이 고민을 하였다. resizing도 해보고 augment도 해보고 팀원들이 전체적으로 어떤 실험을 하는지, 왜 좋아지고 나빠지는.. 공감수 3 댓글수 1 2024. 9. 28.
6주차 회고 한 주간 있었던 일competetion stage가 열려서 본격적으로 프로젝트를 시작하게 되었다.지난번 배운 git을 활용해보았다. 단체 reposit을 만들어 pull 해보고, 서버로부터 clone하여 사용해보는 중이다. git 명령어들과 shell 명령어들을 조금씩 사용해보는중이다.서버라는것을 처음 사용해보았다.팀원들과 한 task를 풀어보는 중이다. 공부한것 리눅스 ssh 서버에 원격 연결하기 위해 ssh 키 쌍을 생성한다. 서버가 공개키를 가지고 있으면 그것과 맞는 암호화 키를 요청자가 받게 된다. vscode에서 remote-ssh extension을 연결한다.키 생성할때 다운받은 pem 파일을 잘 보관하자. ssh config 파일에 그 pem 암호화키 파일의 절대 경로와 서버 host, us.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 9. 15.
5주차 회고 한 주간 있었던 일컴퓨터 비전 분야의 트렌드를 알아볼 수 있었다. (segmentation, computational imaging, multimodal, generative model, 3d reconstruction, 3d human)그리고 그와 관련된 과제를 통해 어떤 내용인지 제대로 느껴볼 수 있었다. (cnn feature map visulization ,clip, dream fusion, smpl) 공부한것CLIP 이미지는 vit등으로 인코딩 하고 텍스트는 transformer로 인코딩 해서 둘 사이 코사인 유사도를 구하기 위해 내적을 한다. 이후 매칭되는 쌍에 대한 코사인 유사도는 최대가 되게하고, 나머지 n-1 쌍들에 대해서는 낮아지게 하는 방식으로 학습을 시킨다. 이것을 cont.. 공감수 5 댓글수 0 2024. 9. 8.
4주차 회고 한 주간 있었던 일주말에 논문 읽고 직접 발표 하는 기회를 가질 수 있었어이고잉님이 직접 하시는 깃헙 특강을 들을 수 있었어cv분야의 흐름에 대한 강의를 듣고 있어 공부한것github은 꽤나 신기하더라. 버전관리 시스템이자, 협업을 위한 툴이라는점. 그런 협업이 사실은 linux 운영체제를 관리하기 위해서 만들어진점. git 저장소를 만들면 그 안에 모든 변경사항은 .git 폴더 안에 들어간다.commit, push, pull, clone, branch, conflict, checkout, head, origin, remote, git graph, reset VIT 원래 트랜스포머의 입력은 (num_batch, seq_length, hidden_size) 이다. 그리고 인코더로 들어오게되면 .. 공감수 1 댓글수 0 2024. 8. 31.
3주차 회고 한 주간 있었던 일코로나 걸렸어시각화와 전처리에 관해서 배울 수 있었다 공부한것matplotlib, seaborn 등에 관해서 제대로 배울 수 있었어정보와 data가 다르다는것을 인지해야 한다.데이터 전처리와 관련된 내용을 배울 수 있었어단순 모델링하는것을 넘어서 제품 관점에서 바라봐야한다는 내용 좋았다. 사용자 지표도 잘 봐야하고 그것을 통해 사용자를 잘 이해 해야한다.transformer 를 직접구현할때 디코더 부분의 입력이 어떻게 되는지 다시 알아볼 수 있었어 느낀것지난주 괜히 혼자 들떠가지고 제대로 말 못하고 아쉬웠어. 덕분에 이번주는 뭔가 하려해도 아무것도 안잡히더라.거기에 몸까지 무거우니까 진짜 텐션 안 살더라. 주말에는 좀 쉬어야겠다.안수빈 마스터님의 세션이 정말 좋았어. 최고가 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 23.
2주차 회고 있었던 일다 같이 코드 리뷰도 하고, 이 하나의 코드가 어떤 역할을 하는지도 알아볼정도로 세세하게 코드 분석을 해봤어맨날 배우고 까먹고 반복하던 attention과 transformer를 좀 더 확실하게 내것으로 만들 수 있었어 공부한것 bootstraping : 정해진 데이터 내에서 임의의 random sub sampling을 하여 모델을 만들고 여러 모델들을 가지고 합쳐서 임의의 metric을 하는 방법 data preprocessing : zero-centering, normalization. gradient가 같은 부호로 나오는것과 같은 상황을 막기 위해 데이터를 정규분포화 시키는것. weight의 작은 변화에 덜 민감해진다. optimize가 더 쉬워진다. np.dot : 차원이 맞지 않는 곱도.. 공감수 1 댓글수 1 2024. 8. 16.
1주차 회고 있었던 일ice breaking을 했는데 쉽지 않았어 이거 진짜로 강의 들으면서 공부하고 팀원들과 토론하고 리뷰하는 시간을 가졌어 공부한것파이토치 사용법을 처음부터 끝까지 제대로 배웠어data를 kaggle로부터 끌어와서 전처리하고, 간단한 비선형 모델을 만들고, optimizer를 정해서 직접 학습시켜볼 수 있었어tensor의 차원이 어떻게 변경되는지 또 slice, indexing 과 같은것에 대해 제대로 배울 수 있었어. nerf에서 tensor matmul하는거 계산하기 너무 어려웠는데 이제 다시보면 이해 할 수 있어.표본 상관계수는 feature와 label이 동시에 변하는 정도를 각각이 변하는 정도의 크기로 나누는 것이래우리는 우리가 사용할 data가 어떤식으로 분포되어있는지 알 수 없어. 따.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 8. 8.

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