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Object Detection에서는 Train/Valid set을 어떻게 나눌까? -Stratified Group KFold (feat. sklearn)

CV를 나누기 어려운 Object Detection의 특징 Object Detection은 이미지 내에서 Object의 위치를 찾고(Localization), 어떤 종류인지 분류(Classification)하는 태스크입니다. 위의 슬라이드처럼 한 이미지에 한 개의 Object가 있을 수도, 여러 개의 Object가 있을 수도 있습니다. 하지만 후자와 같은 이미지가 당연히 세상에는 더 많겠죠? 한 이미지에 여러 개의 Object가 있다는 말은 곧 1개의 데이터에 여러 개의 label이 붙는다라고도 해석해볼 수 있습니다. 이런 경우에는 일반적으로 사용되던 CV 방법들을 적용하기가 어려워집니다. Random split 혹은 이미지 단위로 Train set과 Validation set을 나누게 될 경우, 특정한..

공부방/Machine Learning 2022.03.23

Pytorch weight 저장에 대해 우리가 알아야하는 모든 것

towardsdatascience.com/everything-you-need-to-know-about-saving-weights-in-pytorch-572651f3f8detowardsdatascience.com/everything-you-need-to-know-about-saving-weights-in-pytorch-572651f3f8de Everything You Need To Know About Saving Weights In PyTorch What do we Deep Learning practitioners do once we are done with training our models ? We Chill ! towardsdatascience.com towards data science의 위 글을 ..

공부방/Machine Learning 2020.11.03
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컴린이 탈출기 ٩( ᐛ )و

CSE 박사과정생이긴 한데 컴퓨터를 잘 못해요 https://hyelinnam.github.io

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