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BASHA TECH
해당 에러 메시지의 원인 "/config.py" 파일이 없음: 이 에러 메시지에서 "/jupyter_lab_config.py" 파일을 찾을 수 없다고 나와 있습니다. 이 파일이 필요한 어떤 작업에 대한 설정 파일인데, 이 파일이 없을 경우 해당 작업이 실패할 수 있습니다. 해결하기 위해 다음을 시도할 수 있습니다: 파일 경로를 확인하고 해당 경로에 파일이 있는지 확인합니다. 파일이 삭제되었다면 원본 파일을 다시 생성하거나 복원합니다. 환경 또는 의존성 문제: 이 에러가 발생하는 컨텍스트와 관련된 환경 또는 의존성 문제가 있을 수 있습니다. 예를 들어, Jupyter Lab과 관련된 환경 변수, 패키지, 또는 설정 파일이 올바르게 설정되지 않았을 수 있습니다. 해결하기 위해 다음을 시도할 수 있습니다: 필..
커널 죽은 후 로그 메시지를 확인 해봤다. 커널 충돌: 이 메시지는 현재 셀 또는 이전 셀에서 코드를 실행하는 동안 코드 실행을 담당하는 Jupyter Notebook 커널이 충돌했음을 나타냅니다. 커널이 처리할 수 없는 코드 오류가 발생했거나 시스템 리소스가 부족한 경우 등 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있습니다. 커널 승인: 로그 항목에 표시된 것처럼 충돌이 발생하기 전에 커널이 셀 2의 실행을 승인했습니다: ""Kernel acknowledged execution of cell 2 @ 1234567890." 이는 셀 2에서 코드 실행을 시작했음을 의미합니다. 커널 프로세스 종료: 로그 항목에 표시된 대로 커널 프로세스가 종료되었습니다: "Dispose Kernel process 123450." 이..
이미지 객체 검출(Object Detection) 작업을 수행하는 경우, 일반적으로 사용되는 손실 함수로는 "지역화 손실 (Localization Loss)"와 "분류 손실 (Classification Loss)"가 결합된 "지역화-분류 손실 (Localization-Classification Loss)"이 사용됩니다. 이러한 손실 함수들은 객체 검출 모델의 성능을 향상시키는 데 중요합니다. 지역화 손실 (Localization Loss): 지역화 손실은 모델이 객체의 위치를 정확하게 예측하도록 돕습니다. 보통는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)나 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)를 사용합니다. 예측된 바운딩 박스의 좌표와 실제 바운딩 박스의 좌표 ..
머신러닝과 딥러닝에서 손실 함수의 역할은 매우 중요합니다. 이는 모델이 얼마나 잘 학습하고 있는지를 판단하는 기준이 되며, 따라서 모델의 최종 성능에 큰 영향을 미칩니다. 손실 함수는 모델이 예측한 값과 실제 값 사이의 차이를 어떻게 측정할지 결정합니다. 여기서는 다양한 유형의 모델에 적합한 손실 함수와 그 선택이 성능에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 회귀 모델과 MSE: 회귀 모델에서는 주로 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE) 손실 함수가 사용됩니다. MSE는 예측값과 실제 값 사이의 오차를 제곱하여 측정하는 방법으로, 오차의 크기에 민감합니다. 다른 종류의 손실 함수를 선택하면, 모델이 오차를 해석하는 방식이 달라지므로 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 분류 모델과 교차..
Xml과 Json 파일 포맷은 많이 들어보셨는지요? 아마 많이 쓰고 계실 걸로 생각 됩니다. 그럼 이런 포맷들은 왜 사용할까요? 그걸 먼저 설명드리면, 우리가 타 시스템 간에 데이터를 주고 받을 때 데이터 포맷에 대한 약속이 필요합니다. 혼자 시스템을 개발하거나 내부 시스템 끼리는 "1-바샤-학생,2-개똥이-친구" 이라는 문자열을 만들어서 "-(하이픈)"을 파싱해서 순서대로 "1"은 일련번호, "바샤"은 이름, "학생"는 구분이라는 규칙과, ",(콤마)"는 리스트를 나타내는 구분자라는 규칙을 세울 수 있을 겁니다. 그럼 데이터를 내부 시스템에 전송할때 포맷에 대한 형태는 말로써 혹은 내부 문서로써 정의해 놓으면 되기 때문에 데이터 크기는 엄청 작아 질 수 있겠네요. 근데 문제는 타 시스템들과의 연동을 할..
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"Did you~?", "Do you~?", "Have you~?"는 모두 질문을 할 때 사용되며, 각각 다른 시간과 상황을 나타냅니다. 이들의 차이를 이해하기 위해 각각의 사용 예를 살펴보겠습니다: "Did you~?" (과거 시제) "Did you know that?"은 과거에 어떤 정보를 이미 알고 있는지를 묻는 질문입니다. 이것은 과거에 어떤 일이 발생했거나 어떤 정보가 이미 과거에 알려진 상황에 사용됩니다. 예: "Did you know that John got married last week?" "Do you~?" (현재 시제) "Do you know that?"은 현재에 대한 정보를 묻는 질문입니다. 이것은 현재의 상황이나 사실에 대한 정보를 묻는 데 사용됩니다. 예: "Do you know..
: UNETR + Swin Transformer 결합 → Swin UNETR - Swin UNETR의 구조 1. Encoder를 통해서 image의 feature map과 downsampling을 한다. - Encoder를 통과하기 전에 Patch partition을 통해서 3D token에 대한 sequence를 만든다. - 여기서 Swin Transformer Block을 지나치는데, W-MSA와 SW-MSA 메커니즘을 적용하는 단계이다. - 각각의 Swin Transformer Block을 지나면서 총 4개의 중간 output을 skip-connection에 이용한다. 2. Decoder 단계에서는, 3D UNet구조를 통해서 각각의 sequence를 다시 3D voxel 형태로 reshape 후 ..
Swin-Unet: Swin-Unet은 Swin Transformer와 U-Net을 결합한 모델입니다. Swin Transformer는 이미지 처리에 효율적이고 확장 가능한 트랜스포머 아키텍처입니다. U-Net의 디코더를 사용하여 세그멘테이션 마스크를 생성합니다. 주로 Swin Transformer의 기능을 활용하면서 세그멘테이션 작업에 U-Net 구조를 적용한 것입니다. TransUnet: TransUnet은 순수한 Transformer 아키텍처로 이미지 세그멘테이션을 수행하는 모델입니다. 이미지를 작은 패치로 분할하고 각 패치를 Transformer로 처리하여 세그멘테이션 마스크를 생성합니다. U-Net과 직접적으로 결합된 구조가 아니며, Transformer 아키텍처를 이용합니다. Unet Tran..
고양이에게 귀엽다고 말하고 싶어서 친구한테 물어봤더니, un lindo amigo, un tierno amigo 둘 다 쓴다고 했다. 둘 다 귀여운의 뜻이라는데 궁금해서 좀 더 찾아봤다. "Lindo": "Lindo"는 주로 외모나 미적 감각을 나타낼 때 사용됩니다. 물건, 동물 또는 사람이 귀여우거나 매력적으로 보일 때 사용됩니다. "Lindo"는 주로 시각적인 매력을 강조합니다. 예: "Este gatito es muy lindo" (이 고양이 새끼는 아주 귀여워요). "Tierno": "Tierno"는 더 감정적이며 애교스러운 매력을 나타낼 때 사용됩니다. 이 단어는 주로 동물, 아기, 또는 사람의 행동이나 성향을 표현할 때 사용됩니다. "Tierno"는 다른 사람이나 동물과의 감정적인 연결을 강조..