유사한 object에 대한 구별은 어떻게 해야 잘 할 수 있는가?

1. 에러 화면subprocess.check_output(["git", "describe"])))subprocess.CalledProcessError: Command '['git', 'describe']' returned non-zero exit status 128. 2. 발생 원인무언가 subprocess를 check 하는 알고리즘과, 설치된 라이브러리의 버전 차이에 따른 오류로 파악 3. 발생 위치본인의 파이썬(아나콘다) 설치경로(.../pythonX.X) 폴더의 subprocess.py 파일 4. 해결 방법파일의 내용 중, ~, check=True, ~ 부분을 ~, check=False, ~로 수정

1. 에러 화면ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 1 (pid: 2762685) 2. 발생 원인컴퓨터의 자원(cpu, ram, gpu 등) 한계보다 더 큰 모델의 크기나, 데이터가 한 번에 들어온 경우 3. 발생 위치본인의 파이썬 실행 파일 중, 모델을 구성하는 부분 혹은 데이터를 로드하는 부분 4. 해결 방법모델의 크기 축소, 배치 크기 축소 등

1. 에러 화면return _lsap_module.calculate_assignment(cost_matrix)ValueError: matrix contains invalid numeric entries 2. 발생 원인matrix에 숫자가 아닌 elements가 존재해서 발생, 주로 어떤 수를 0으로 나눠서 발생(NaN 값 생성)하는 에러로 보여짐GitHub의 issue에 올라온 버그 논의 3. 발생 위치본인의 파이썬(아나콘다) 라이브러리 중, scipy의 설치경로(.../pythonX.X/site-packages/scipy/optimize) 폴더의 _lsap.py 파일 혹은 linear assignment.py 파일 4. 해결 방법파일에 NaN 값을 피하기 위해, 임의의 아주 큰 값으로 대체하는 아래 코..

0. 들어가기에 앞서 본 게시글은 Kalman Filter에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 최대한 간략하게 작성한 글입니다. 더욱 자세한 내용을 알고싶다면, 아래의 참고 링크 부분의 링크를 참고 바랍니다. 1. 개념 noise가 존재하는 센서 측정값으로부터, noise가 제거된 정확한 값을 확률적으로 추정하는 방법 예측한 값과 실제 측정값을 이용하여 더 잘 추측하기 위해 상태를 업데이트 predict와 update(correct) 과정을 반복 matrix 기반의 연산으로, 실행속도가 빠름 object의 정보(위치, 속도 등)로 데이터를 처리 2. 계산 방법 보통 인터넷에 검색을 해보면 아래 그림을 보여주면서, 수식에 겁을 먹어 이해를 포기하게 만든다. 그러나 여러 링크를 통해 공부하고 보기좋게 직접 정리한..

이번에는 ECCV 2022에 게재된 논문인 MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with TRansformer를 읽고, 리뷰해보고자 합니다. Index 1. Background 1.1. Tracking by Detection 1.2. Object Query 2. Abstract 3. Introduction 4. Related Work 5. Method 5.1. Revisiting Deformable DETR 5.2. Whole Architecture 5.3. Track Query 5.4. Continuous Query Passing 5.5. Query Interaction 5.5.1. Query Interaction Module 5.5.2. Temporal Aggre..

이번에는 최근 MOT에서 SOTA를 달성한 ECCV 2022에 게재된 논문인 ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box를 읽고, 리뷰해보고자 합니다. Index 1. Background 1.1. Kalman Filter 1.2. Hungarian Algorithm 1.3. Simple Online Realtime Tracking 1.4. DeepSORT 2. Abstract 3. Introduction 4. Related Work 4.1. Object Detection in MOT 4.2. Data Association 5. Method 5.1. Overview 5.2. Algorithm 6. Experiment 7. Conc..

이번에는 최근 CV 분야에서도 SOTA를 달성하고 있는 Transformer에 관련된 ICLR 2021에 게재된 논문인 ViT(An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale)를 읽고, 리뷰해보고자 합니다. Index 1. Background 1.1. Attention, Self-Attention, Transformer 1.2. Inductive Bias 2. Abstract 3. Introduction 4. Related Work 4.1. Transformer 4.2. Attention in CV 4.3. On the relationship between self attention and convolutional la..

이번에는 Attention 기술이 Computer Vision 영역에서는 어떻게 쓰이고 있는지 소개를 하는 2020년에 게재된 논문인 Attention Mechanisms in Computer Vision: A survey를 읽고, 리뷰해보고자 합니다. 논문이 Article 성격에 가까운 Survey 논문이라, 어렵고 원리 및 아이디어의 내용이 주가 아닌, 소개 정도의 내용이어서 리뷰의 성격보다는 번역 및 요약의 성격이 될 것 같습니다. Index 1. Abstract 2. Introduction 3. Methods 3.1. Overview 3.2. Channel Attention 3.3. Spatial Attention 3.4. Temporal Attention 3.5. Branch Attention ..

원래 attention은 NLP 분야에서 먼저 사용되었지만, 요즘은 다양한 영역에 접목시켜 사용한다고 한다. 목차1. 기본적인 Neural Network2. Convolutional Neural Network3. Attention    3.1. 등장 배경    3.2. Attention    3.3. Self-Attention4. 끝으로1. 기본적인 Neural Network Fully Connected neural Network에서 전체 input에 대해 input값 마다 weight를 적용시켜 feature를 추출하는 방식 2. Convolutional Neural NetworkFCN과 다르게 2차원(rgb channel이 있는 경우라면 3차원) input에 대해 filter를 이용하여 인접 픽셀에만..

1. Attention 1.1. 개념 input sequence가 길어지면 output sequence의 정확도가 떨어지는 것을 보정해주기 위한 등장한 기법 데이터 전체를 살펴보고 집중해서 살펴볼 위치를 정하는 매커니즘 decoder에서 출력 단어를 예측하는 매 시점마다, encoder에서의 전체 입력 문장을 다시 참고 단, 전체 input sequence를 전부 다 동일한 비율로 참고하는 것이 아니라, 해당 시점에서 예측해야할 output과 연관이 있는 input 부분을 좀 더 집중 학습시키고자 하는 class에 해당하는 부분만 집중하는 효과를 나타낼 수 있음 Query, Key, Value로 구성되며, 일반적으로 Key와 Value를 같은 값을 가지게 함 Query : 찾고자 하는 대상으로, t시점의..

이번에는 Multi-Object Tracking에 관련된 CVPR 2021에 게재된 논문인 TraDeS(Track to Detection and Segment: An Online Multi-Object Tracker)를 읽고, 리뷰해보고자 합니다. 사실, 교수님이 처음으로 읽으라고 주신게 이전 포스팅인 YOLOv1 이었는데, 바로 다음 읽을거리로 이걸 주셔서...ㅎㅎ (이하생략) 암튼 열심히 찾고 공부한 기분이었다. Index 1. Background 1.1. Object Tracking 1.2. TBD 1.3. JDT 1.4. Cost Volume 1.5. DCN 1.6. CenterNet 1.7. re-ID 2. Abstract 3. Introduction 4. Preliminary 5. TraDeS..