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Linux tar, gz, zip 압축 & 압축해제 방법 tar 압축 $ tar -xvf [파일명.tar] [폴더명] tar 압축해제 $ tar -xvf [파일명.tar] tar.gz압축 $ tar -zcvf [파일명.tar.gz] [폴더명] tar.gz압축 해제 $ tar -zxvf [파일명.tar.gz] tgz 압축 해제 tar -xvzf [파일 명.tgz] zip 압축 $ zip [파일명.zip] [폴더명] # 현재폴더 전체를 data.zip으로 압축 예시 $ zip data.zip ./* # data.zip으로 압축하고 현재 폴더의 모든 것과 현재 폴더의 하위 폴더들도 모두 압축 예시 $ zip data.zip -r ./* zip 압축해제 $ unzip [파일명.zip] # data.zip 압축 해제 예시 $ unzip data.zip # 특정 폴더에 ..
Python 알고리즘 Quick books Bubble Sort Algorithm arr = [7, 3, 9, 2, 0, 4, 8, 1, 6, 5] def bubbleSort(theSeq): n = len(theSeq) for i in range(n - 1): for j in range(n - 1 - i): if theSeq[j] > theSeq[j + 1]: temp = theSeq[j] theSeq[j] = the Seq[j + 1] theSeq[j + 1] = temp return theSeq print(bubbleSort(arr)) Printing Prime Numbers #printing prime numbers in a range lower = 100 upper = 200 for num in range(lower, upper+1): i..
ZeRO-2 & DeepSpeed: Shattering barriers of deep learning speed & scale Microsoft Research Blog 글을 보고 번역하여 작성하였습니다. 출처 : https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/zero-2-deepspeed-shattering-barriers-of-deep-learning-speed-scale/ 2020년 2월에 Microsoft에서 오픈 소스 딥 러닝 훈련 최적화 라이브러리인 DeepSpeed와 라이브러리의 새로운 메모리 최적화 기술인 ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)를 발표했습니다. DeepSpeed를 통해 MS연구원들은 170억 개의 매개변수로 공개적으로 알려진 가장 큰 언어 모델인 Turing Natural Language Generation(Turing-NLG)을 만들 수 있었습..
Inductive Bias란 무엇일까 https://re-code-cord.tistory.com/entry/Inductive-Bias%EB%9E%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%BC%EA%B9%8C 머신러닝에서 Bias는 무슨 의미일까? Inductive Bias라는 용어에서, Bias라는 용어는 무엇을 의미할까? 딥러닝을 공부하다 보면, Bias과 Variance를 한 번쯤은 들어봤을 것이다. Bias는 타겟과 예측값이 얼마나 멀리 떨어져 있는가, 그리고 Variance는 예측값들이 얼마나 퍼져있는가를 의미한다. 따라서 Bias가 높은 경우 데이터로부터 타겟과의 연관성을 잘 찾아내지 못하는 과소적합(Underfitting) 문제가 발생하고, Variance가 높은 경우에는 데이터의 사소한 노이즈나 랜덤한 부분까지 민감하게..
NVIDIA DGX-2 개요 The Challenge of Scaling to Meet the Demands of Modern AI and Deep Learning Deep neural networks are rapidly growing in size and complexity, in response to the most pressing challenges in business and research. The computational capacity needed to support today’s modern AI workloads has outpaced traditional data center architectures. Modern techniques that exploit use of model parallelism are co..
Meta Learning in Computer Vision 내용 정리 오늘은 Youtube SNU AI채널에서 공개된 Vision AI Workshop 내용 중 서울대학교 이경무 교수님의 Meta-Learning for Computer Vision 에 관한 강연을 바탕으로 작성한 노트입니다. Video link : https://youtu.be/aJ_1bKkTMpo Deep Learning 10 year Retrospect - For the last decade, Deep Learning showed A lot of breakthroughs in Academia - But, why can't see AI innovations in our daily life or industry yet? Alex Net이 나온지 10년이 지났습니다. 10년이 지난 이후에 지금 이시점에서 보..
A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection Tiny Object Detection Large : Area > 96 x 96 Medium : 32 x 32 < Area < 96 x 96 Small : Area < 32 x 32 Tiny : 8 x 8 < Area < 16 x 16 Very Tiny : Area < 8 x 8 AI-TOD Dataset 위성에서 촬영한 영상으로 작은 오브젝트들이 많음 Visdrone 2019 Dataset 드론으로 촬영한 데이터셋 사진의 크기에 따라 아주 작은 동일한 Pixel의 오차 이더라도 IoU값의 차이가 많이 난다. Label Assignment in Traning
EG3D: Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks 요약 번역정리 Paper Summary: https://www.marktechpost.com/.../researchers-from.../ Paper: https://arxiv.org/pdf/2112.07945.pdf Project: https://matthew-a-chan.github.io/EG3D/ Abstract single-view 2D 사진의 컬렉션만을 사용하여 high-quality multi-view consistent images 및 3D shapes Unsupervised generation 방법은 Long-standing challenge이었습니다. 기존의 3D GANS는 컴퓨팅 집약적이거나 3D 일관성이 없는 근사치를 작성합니다. 전자는 생성 된 이미지의 품질과 해상도를 제한하고 후자는 multi-v..

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