전체 글 (21) 썸네일형 리스트형 1-Stage detector vs 2-Stage detector Object detector는 크게 1-Stage detector / 2-Stage detector로 구분 됩니다. 위의 그림을 가운데 기준으로 위는 2-Stage Detector이고 밑은 1-Stage Detector 입니다. 1) 1-Stage Detector Object의 위치를 찾는 Localization과 Classification을 동시해 수행 합니다. 2-Stage에 비해서 비교적 속도가 빠르다는 장점이 있고 정확도가 낮다는 단점이 있습니다. 대표적인 모델로는 SSD, YOLO 등이 있습니다. 2) 2-Stage Detector Object의 위치를 찾는 Localization과 Classification을 순서대로 수행합니다. 1-Stage에 비해서 정확도가 높다는 장점이 있고 속도가 느리.. Introduction Object detection / Instance segmentation을 공부하기 위해 Computer vision의 종류와 용어를 소개하고자 합니다. 컴퓨터 비전은 다음과 같이 나눌 수 있습니다. Classification: Single object에 대해서 Object 클래스(Classification)를 분류합니다. 대표 모델: AlexNet, Inception(Google LeNet), ResNet Object detection Classification + Localization: Single object에 대해서 object의 위치를 bounding box로 찾고 (Localization) + 클래스를 분류(Classification) 합니다. Objecdt detection: 위의 Clas.. Learning Rate Scheduler - PyTorch Learning rate Scheduler 정리 1. LambdarLR PyTorch에서 제공하는 기본 LR Scheduler 입니다. lr_lambda에 함수를 지정하면 LR Schedule을 마음대로 조정가능합니다. 파라미터는 optimizer, lr_lambda 입니다. scheduler = LambdaLR(optimizer=optimizer, lr_lambda=lambda epoch: 1.0 if epoch < 10 else np.math.exp(0.1 * (10 - epoch))) lambda 함수를 10 epoch 동안에는 1e-3만큼 유지하다가 10 epoch 이후에는 learning rate가 점차 감소하도록 만들었습니다. 2. StepLR PyTorch에서 제공하는 기본 LR Schedu.. 이전 1 ··· 4 5 6 7 다음
