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모델 학습 ### Setting for Training # Data load transform = transforms.Compose([Normalization(),RandomFlip(),ToTensor()]) dataset_train = Dataset(data_dir=os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform) loader_train = DataLoader(dataset_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8) dataset_val = Dataset(data_dir=os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform) loader_val = DataL..

U-Net 네트워크 구조 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms, datasets ### Hyper Parameters lr = 1e-3 batch_size = 4 num_epoch = 100 data_dir = 'workspace/data' ckpt_dir = 'workspace/checkpoint' log_dir = 'workspace/log' dev..

세팅 Docker Image Pull Docker는 이미 깔려있는 상태에서 시작합니다. pytorch Docker를 내려 받습니다. ( https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch ) docker pull pytorch/pytorch 해당 이미지에는 opt/conda 에 필요한 라이브러리들이 설치되어 있는것을 확인할 수 있었습니다. 제가 만들 file system도 opt 안에다가 만들어놓겠습니다. docker run \ --rm \ # 컨테이너 종료시 지움 -it \ # 커멘드 띄움 --name u-net \ # 컨테이너 이름 지정 --gpus all \ # gpu 사용 -v /home/scone/deepdish/myfirstU-Net/:/opt/workspace \ # 파..

ImageNet Challenge 위키백과 정의 시각적 개체 인식 소프트웨어 연구에 사용 하도록 설계된 대규모 시각적 데이터베이스 1,400만 개 이상의 이미지에 어떤 물체가 그려져 있는지 나타내기 위해 손으로 주석을 달았음 최소 1백만 개의 이미지에서 BoundingBox 또한 제공 20,000개 이상의 범주가 포함되어 있으며 "풍선" 또는 "딸기"와 같은 일반적인 범주는 수백 개의 이미지로 구성 AlexNet (2012) 얀 르쿤 선생님의 1998년 논문에 영감을 받아 만들어지게 된, 최초의 딥러닝 모델 5개의 연속된 convolutional filters, max-pool layers 및 3 개의 Fully Connected Layers 가 있는 단순한 구조 2012 Image Net Challen..