컴공생 C

유후..~ 모델이 3개니까 12번을 돌리면 된당🤓 지난주에 연락이 없으셔서 휴가아닌휴가를 보냈는데 오늘 딱 연락이 와서 걱정을 덜었다. 이분은 정말 천사가 아닐까? 다른건 모르지만,, 적어도 인턴에게는 핳핳 암튼 그래서 일단 표를 만들었다 3시 부터 돌렸는데 흠 갑자기 흥미로운 생각이 들었다. 지금하는 일은 모델마다 epoch01-04를 학습시키는 건데 사실 어려운 건 없고 시간이 오래걸리는 task다🤔 그럼 실행중인 bash 파일에 for 문을 돌려서 끝나면 바로 다음 실험을 돌리면 좋지 않을까..? 그래서 운영체제 이후로 처음 bash를 조작해 봤다. 일단 copy해서 안되도 복구는 가능하게 해두고 ^.^ 정말 별거 없다. for문만 돌렸다. 일단 tiny로 실험해봤는데 돌아갔고, 이제 vqa tes..

모델을 bash 파일로 실행하고 학습결과를 확인하는 중이다. vqa는 완료 했고 gqa, nvlr2 를 학습하고 있는데 맨날 터미널 창을 캡쳐하고 있었다. 근데 오늘 파일 브라우저를 돌아다니다가 보니까 log.log라는 파일을 찾았다. 뭐노,,진작 알았으면 터미널 존중하며 버티기 안했을텐데..ㅎ.ㅎㅎ... 지금이라도 알았으니 내일은 이걸로 보내야지!

지난 이야기 4번을 하다보니 쿠다 버전이 맞지 않는다는 에러가 뜸 사실 이땐 궁예였고 현 서버의 쿠다 버전을 몰라서(짐작으로는 10.1) 다시 설치를 못하고 있었는데 아침에 여쭤보니 역시 이 궁예가 맞았다! 아무튼 이걸 해결해 주시고 이제 with autocast(): 를 이용해 수정한 코드를 돌려보니 또 에러가 났다. bash 코드부분을 살펴보니 vqa.py에서 loadLXMERTQA args을 딕셔너리로 불러와서 사용한다. key 값을 확인해보니 이런 key들이 들어있는데 QA 모델이 아니라 pretrained lxmert 모델 자체로 불러와야 하는 것 같아서 이를 수정했다. loadLXMERT --로! 그리고 loadLXMERT를 하면 뒤에 _LXRT.pth는 이후에 추가되어서 모델 자체의 이름만 ..

드디어 종강 이즈 달콤달콤을 맞았다. 대충 7번째 +@ 종강이지만 어떻게 이렇게 매번 달콤할 수 있을까? 하하 어제 옆학교를 다녀왓다 기존에 하려던 요리법 영상과 동영상 captioning은 상당히 복잡하게 바뀌어서 다른 주제를 하게 되었다. 다행인것 같다.. 걔는 뿌듯하지만 어려울 것 같았어.... 이번 프로젝트도 꽤 흥미롭다. 내가 이해한 바로는 1.이미지 일부를 가리고 텍스트를 통해서 일부에 있는 object가 뭔지 추론하기 2. 텍스트 일부를 가리고 이미지를 통해 텍스트 마스크에 들어갈 단어 추측하기 3. 텍스트와 이미지를 같이 이용해서 질문에 답하기..? 논문을 어제 읽었는데 벌써 까먹어 버렸넹~ 일단 어제까지 한 task는 이미지 내에서 인식된 obhect리스트가 담긴 txt파일을 읽어서 ms..

두괄식 전개 이걸 보려고 저 파일 생성 코드를 3번이나 날려먹었다 이말이야! 그것은 ,, 자랑은 아니지만 어쨌든 오늘안에 결과 보기 성공 유야호~ 오늘은 천사를 만난날이야~ 인턴 사수분이 너무 친절하셔서 다행이다 아니먄 나를 무능한 인턴으로 해고했을지도 모른다 흑흑ㅎ 이걸 내일 보내드려야지 무야호 처음에 안됐던 원인 ] evaluate.py 파일안의 경로명이 절대경로로 되어있음

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1학기가 끝나가는 이시점에ㅎㅎ 하지만 학기는 멈추지 않아~ https://existential.audio/blackhole/?pk_campaign=github&pk_kwd=readme BlackHole: Route Audio Between Apps Zero Latency. Perfect for Streamers, Podcasters, and Online Instructors. existential.audio 링크 클릭 이메일은 정확하게 입력하고 이름은 대충써서 내면 메일로 링크가 온다. 링크를 클릭하면 이렇게 나오는데 나는 위에껄 설치했다(유튜브에서 보니까 뭘 설치해도 크게 상관없는듯??) 설치가 완료되면 cmd+ space를 눌러서 오디오 MIDI 설정을 찾는다 +클릭 -> 통합 기기 생성 똑같이 설정..

1. Fancier Optimization 이전시간에 SGD를 배움-> 여러 단점으로 실제로 사용하기 어려움 단점1. 학습속도가 느림 세로: 경사 급함 가로: 경사 완만 => 지그재그로 움직이게 됨 Neural Network has many parameters -> 학습속도가 매우 느려짐 단점2. Global minima 가 아닌 local minima, saddle point 에서 정지할 수 있음 (grdient 값이 0이어서) Local minima / saddle point 근처이면 gradient 0에 가까워짐 단점3. 매 스텝마다 정확한 gradient를 담을 수 없음 개선방안 1. SGD + Momentum 방안2. Nesterov Momentum velocity 먼저 이용해 계산 방안3. A..

졸업프로젝트 주제는 딥러닝 기반 언택트 학습 도우미 : 자동 채점 및 오답노트 생성 이다 자동채점 기능을 구현하기 위해서는 문제집 정확히 말하면 문제 별로 데이터 베이스에 데이터를 담고있어야 하고 우리가 사용한 5개년의 수능완성, 교육청 평가원 모의고사를 일일이 추출하기는 너무 비효율적이었다. 따라서 데이터베이스를 구축하기 위해 openCV를 이용, 자동으로 문제 영역을 추출하는 기술을 구현하였다. 또한, 카메라 스캔을 통해 주관식 답안, 문제정보가 이미지로 넘어오면 이를 ocr을 거쳐 채점 알고리즘 쪽으로 넘겨주어야 한다. 스캔기능은 프론트,문제정보, 답안 추출등의 기능은 YOLO에서, 채점 기능은 백엔드에서 구현되었다. 이 글은 YOLO에서 넘어온 이미지 데이터를 읽어 text화 하고, 정렬해 백엔드..

이미지를 여전히 변환하고 있다.10만개가 넘으니까 진짜 오래걸린다 예상시간 84시간 제정신인가요 휴먼?으겔겔..일단 일부를 돌려봐야할 것 같은데.. 무튼 전처리 쪽을 하고있다 요즘여러모로 생각해 보았을 때 사용하기로 한 column 값은['Diastolic blood pressure','Heart Rate','Mean blood pressure','Oxygen saturation','Respiratory rate','Systolic blood pressure']이렇게 6가지 이다. csv파일을 만들때는 위의 6개 + time을 만들었는데 time은 필요없을 것 같다. 애초에 시간에 따른 환자의 수치 변이가 더 중요한 요소일 것이다.그래서 각 pid, eid의 column 별 이미지를 만들어서 pid_ei..