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랜덤 샘플 이미지
@torch.no_grad() def inference(weight, name, img): if img is None: img = np.random.randint(0, 255, size=(112, 112, 3), dtype=np.uint8) else: img = cv2.imread(img) img = cv2.resize(img, (112, 112)) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) img = torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).float() img.div_(255).sub_(0.5).div_(0.5) net = get_model(name, fp16=False) net.lo..
torchvision.models 의 IntermediateLayerGetter
레이어 결과를 중간에 낚아채게 해주는거임 https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface/blob/master/models/retinaface.py GitHub - biubug6/Pytorch_Retinaface: Retinaface get 80.99% in widerface hard val using mobilenet0.25. Retinaface get 80.99% in widerface hard val using mobilenet0.25. - GitHub - biubug6/Pytorch_Retinaface: Retinaface get 80.99% in widerface hard val using mobilenet0.25. github.com 위에거 보다 알아냈다. 만..
참고 가이드 라인들 및 자잘한것들
논문 읽기와 ML/DL 커리어 경력에 대한 조언 by 앤드류 응 논문 읽기와 ML/DL 커리어 경력에 대한 조언 by 앤드류 응 이번 포스팅은 medium 사이트에 있는 포스팅을 번역한 글입니다! 우리 모두의 ML/DL 선생님이신 앤드류응 교수님께서 스탠포트 CS 230 강의에서 ML/DL 커리어와 논문 읽기에 대한 강의를 하신 것을 정 media-ai.tistory.com Tips_Papers Tips_Papers 논문 읽기 방법 안준용 (고려대학교) 학술 논문 읽기를 처음 시작한 학생들을 위해, 아래는 논문을 읽을때 효율적으로 읽는 방식에 대해 정리합니다. 논문은 크게 연구 논문과 리뷰 논문으로 나 docs.google.com Taehoon Kim (carpedm20) Taehoon Kim (carp..
image normalize, inverse normalize
normalize는 torchvision의 transforms를 쓰든, albumentations를 사용하든 하면 되고, 중요한건 안에 Normalize로 주는 means, std 매개변수들만 바꿔주면 됨. import albumentations as A from albumentations.pytorch import ToTensorV2 from torchvision import transforms self.transform = A.Compose([ A.Normalize(mean=(0.548, 0.504, 0.479), std=(0.237, 0.247, 0.246)), ToTensorV2(), ]) invTrans = transforms.Compose([transforms.Normalize(mean=[0...
tensor image to numpy image, numpy image to tensor image
여기서 말하는 tensor는 pytorch tensor임. 변환방법 1. 바닐라 방법(제일 좋은듯) def image_tensor_to_numpy(tensor_image): # If this is already a numpy image, just return it if type(tensor_image) == np.ndarray: return tensor_image # Make sure this is a tensor and not a variable if type(tensor_image) == Variable: tensor_image = tensor_image.data # Convert to numpy and move to CPU if necessary np_img = tensor_image.detach(..
pbar 고급진 사용법
pbar = tqdm(enumerate(train_dataloader), total=len(train_dataloader)) model.train() for batch, (data, labels) in pbar: data, labels = data.to(device), labels.to(device) # ... pbar.update() pbar.set_description( f"Train: [{epoch + 1:03d}] " f"Loss: {(epoch_loss / (batch + 1)):.3f}, " ) pbar.close()
아 그래서 종성이 뭐냐고
https://www.korean.go.kr/front/onlineQna/onlineQnaView.do?mn_id=216&qna_seq=115948 국립국어원 축소 확대 온라인가나다 상세보기 초성 중성 종성 작성자 박찬영 등록일 2017. 4. 11. 조회수 2,932 초성과 중성, 종성에 뜻을 예를 들어 설명해 주세요. [답변]초성/중성/종성 답변자 온라인 가나다 www.korean.go.kr 받침 있으면 종성 있음. 없으면 종성 없음. 예) 감 - > 'ㅁ' 받침이 있으므로 종성 있음. 예) 대우 -> 마지막 글자에 받침이 없으므로 종성 없음.
변수(배열), numpy 배열 저장, 불러오기
# 파이썬 object 저장, 불러오기 import pickle with open('./data_loaded/saved_tokened_memory.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(self._dlg, f) with open('./data_loaded/saved_tokened_memory.pkl', 'rb') as f: self._dlg = pickle.load(f) # numpy object 저장, 불러오기 import numpy as np np.save('./metadata_loaded/saved_crd', self._crd) self._crd = np.load('./metadata_loaded/saved_crd.npy', allow_pickle=True)
파이썬 정규식
https://wikidocs.net/4308 07-2 정규 표현식 시작하기 [TOC] ## 정규 표현식의 기초, 메타 문자 정규 표현식에서 사용하는 메타 문자(meta characters)에는 다음과 같은 것이 있다. > ※ 메타 문자란 원래 ... wikidocs.net https://wikidocs.net/4309 07-3 강력한 정규 표현식의 세계로 이제 07-2에서 배우지 않은 몇몇 메타 문자의 의미를 살펴보고 그룹(Group)을 만드는 법, 전방 탐색 등 더욱 강력한 정규 표현식에 대해서 살펴보자. [TOC] # ... wikidocs.net https://regex101.com/ regex101: build, test, and debug regex Regular expression teste..
외부 이미지 받기
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