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이전 포스팅 내용이 궁금하시다면 아래의 링크를 참고하시면 감사하겠습니다. - [ISBI 2012 segmentation] U-Net 모델 구현해보기-1 - [ISBI 2012 segmentation] U-Net 모델 구현해보기-2 오늘은 U-Net 모델 구현 포스팅의 마지막이다. 오늘은 WandB를 사용한 모델 학습 코드를 작성해보려고 한다. 시작하기 앞서서, WandB는 머신러닝 툴로서, 모델의 학습상태를 보여주기 위한 Dashboard를 제공한다. 그냥 loss, accuracy 등의 파라미터부터 이미지, 동영상 등의 시각화까지 도와주는 모듈이라고 생각하면 편하다. WandB에 대해서는 차후 따로 포스팅하겠다. 그리고 지금까지 포스팅된 U-Net 모델 예제 코드는 아래의 깃허브 주소에서 받을 수 있다..

이전 포스팅 내용이 궁금하시다면 아래의 링크 참고하시면 감사하겠습니다! - [ISBI 2012 segmentation] U-Net 모델 구현해보기-1 지난 번 U-Net모델 구현하기-1 포스팅에 이어 2번째 포스팅이다. 앞서 얘기한대로 오늘은 Dataset에 대한 정의와 Data augmentation, Model까지 작성하겠다. 2. Dataset & Data augmentation 아래는 데이터셋을 정의하는 코드다. import re import os import cv2 import torch from torch.utils.data import Dataset def sorter(text): num = re.findall(r'\d+', text) return int(num[0]) if num else ..

연구실에 처음 들어와서 공부할 때 구현해본, U-Net model 이다. 당시에는 CV 를 한창 공부해나가던 시절이기에 이런 간단한 모델을 구현하는 것 조차 상당히 애먹었던게 기억난다... 옛날에 노션에 정리한 것에 내용을 더 추가하였다. 논문에 대한 내용이 궁금하다면, 아래 포스팅을 참고하면 된다. https://cvad.tistory.com/10 [논문리뷰] U-Net : Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 논문 원본 링크 : https://arxiv.org/abs/1505.04597 이제 졸업 논문도 끝났고, 지금까지 읽었던 논문과 연구실에서 진행했던 토이 프로젝트를 본격적으로 정리해나가려고 한다! (아마, 논문은 이전에 비 cvad..

논문 원본 링크 : https://arxiv.org/abs/1505.04597 이제 졸업 논문도 끝났고, 지금까지 읽었던 논문과 연구실에서 진행했던 토이 프로젝트를 본격적으로 정리해나가려고 한다! (아마, 논문은 이전에 비공개로 썼던 것들도 수정해서 올릴거라 순서가 뒤죽박죽일 것 같다...) 1. 논문 간략 소개 저자 : Olaf Ronnenberger, Philipp Fischer and Thomas Brox 게재 정보 : Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention–MICCAI 2015: 18th International Conference, Munich, Germany, October 5-9, 2015, Proceedings, Part I..

지난 번에 CARLA를 설치 했으니, 본격적으로 사용해보도록하자. 본 포스팅은 CARLA document에서 제공하는 튜토리얼 예제를 참고하여 진행하였습니다. 예제 링크 : (https://carla.readthedocs.io/en/latest/tuto_first_steps/#loading-a-map) 본 포스팅에서는 다룰 내용은 아래와 같다. Pyhton 코드로 CARLA 조작하는 방법 Loading Map : CARLA에서 기본적으로 제공하는 MAP을 불러오는 방법 Spectator navigation : CARLA simulator의 spectator를 조작하는 방법 Adding Vehicles : CARLA simulator 환경에서 차량을 소환하는 방법 Adding Camera : 소환된 차량에..

CARLA는 Unreal Engine 기반으로 동작하는 시뮬레이터로서, 실제 차량에 쓰이는 다양한 데이터 수집 및 학습 알고리즘 적용이 가능하다. 원래는 Isaac sim을 사용하였으나, Isaac sim 의 잦은 이슈(사실은 연구실 컴퓨터가 후진거...) 및 내가 원하는 기능을 사용하기 어려워 CARLA로 진행하였다. 이 글은 Ubuntu 20.04 에서 설치를 기준으로 작성되었습니다. 이미 노션에 업로드 한 글이 있어서, 본 포스팅에서는 간략한 과정만을 나타냈습니다. 본 포스팅에서 생략된 과정은 아래의 노션 링크에서 확인하실 수 있습니다. 본 포스팅과 노션은 CARLA document의 설치 과정을 참고하였습니다. (CARLA document : https://carla.readthedocs.io/e..