ufris

vim을 실행해서 수정을 하려고 하는데 방향키를 누르면 이상한 문자가 나오고 지우려고 backspace를 눌러도 지워지지 않는 문제가 발생할 때가 있습니다 이에 대한 해결 방법으로 sudo apt-get update sudo apt-get install vim vim ~/.vimrc 을 통해 vim 설정 set number " line 번호 표시 set tabstop=4 " tab을 4칸 공백으로 설정 set ignorecase " 검색 시 대소문자 구별 안함 set hlsearch " 검색 시 하이라이트로 표시 set nocompatible " 방향키로 이동 set fileencodings=utf-8,euc-kr " 파일 저장시 인코딩 형식 : utf-8, euc-kr set fencs=ucs-bom,..

ubuntu version = 16.04 conda install tensorflow-gpu=1.10 pip install keras=2.2.4 를 깔면 failed to create session 문제가 발생하는 경우가 있습니다 그럴때 conda install cudatoolkit==9.0.0 으로 cuda version을 9.0로 지정해서 깔면 됩니다 여러분들은 개고생하지 마시고 빠르게 에러 문제를 해결하시기 바라는 마음으로 포스팅을 합니다

>> login 창까지 들어온 경우 nvidia 드라이버 설치를 할 때 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-current sudo reboot 이렇게 nvidia-current를 하면 login이 안되고 계속 login 창에 머물게 됩니다 안전모드로 들어가서 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update sudo apt install nvidia-390 (자신에게 맞는 nvidia 버전 선택) sudo reboot 을 하면 원상태로 돌아옵니다 nvidia 버전 확인하는 법 상당에 driver vers..

윈도우 리눅스 멀티 부팅을 설치하면 default로 리눅스가 먼저 실행되도록 되어 있습니다 그걸 윈도우 먼저 실행하도록 변경하는 것을 알아보겠습니다 sudo add-apt-repository ppa:danielrichter2007/grub-customizer sudo apt-get update sudo apt-get install grub-customizer 마지막 grub을 깔려고 하면 E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)E: Unable to lock the administration directory (/var/lib/dpkg/), is another process using it?..

Focal loss 논문 Focal loss는 object detection의 한 종류인 retinanet에서 쓰인 loss function 입니다 다른 블로그에 가면 Focal loss에 대해 설명을 아주 자세하게 해놓은 곳이 많은데 간단하게 Focal loss를 요약하자면 잘 찾은 class에 대해서는 loss를 적게 줘서 loss 갱신을 거의 하지 못하게 하고 잘 찾지 못한 class에 대해서는 loss를 크게 줘서 loss 갱신을 크게 하는 것입니다 그 차이를 만드는 역할을 하는 것이 gamma 입니다 수식은 간단합니다 기존 cross entropy * ((1-Pt) ** gamma) 를 곱하면 됩니다* Pt = probability 위의 결과는 잘 찾았을 때(0.9의 확률로 classificat..

sudo apt-get install fcitx-hangul 을 통해 hangul 설치 system setting -> language support -> keyboard input method system을 fcitx로 변경

카테고리를 나눠 놨지만 사용 목적에 따라 달라질 수 있습니다 ganHuman pose dataset sports pose dataset classificationarm x-ray abnormal dataset chest x-ray abnormal dataset mammography cancer dataset grand challenge https://grand-challenge.org/challenges/

overfitting이 났을 때 train data 수를 늘리라는 것이 일반적인 방법이다 하지만 제한된 resource 안에서 data 수를 늘리는 것은 쉽지 않다 공장에서 물건 생성 시 불량품을 검출하는 모델을 만들고 싶은데 실제로 불량품은 1% 이내이다 정상 제품 1000장을 얻을 수 있다면 불량 제품은 10장밖에 얻지 못한다는 것이다 이러한 상황 속에서 어떻게 성능을 높일 수 있을까 한가지 방법으로는 이미지를 일반화 시키는 것이다 예를 들어 진돗개와 시바견을 구분하는 모델을 만들고자 한다 이미지를 살펴보면 진돗개 데이터에는 목줄을 한 데이터가 1000장 옷을 입은 데이터가 100장이라고 하고 이와 반대로 시바견 데이터에는 목줄을 한 데이터가 100장 옷을 입은 데이터가 1000장이라고 한다 이미지의..

데이터가 섞여 있는 상태에서, 어떤 상황에서 어떻게 쓰일 것인지 정하고 모델을 학습시켜야 한다 예를 들어 어깨 x-ray에 대해 normal/abnormal을 분류하고 싶을 때, 상황에 따라 abnormal의 기준을 어디까지 할 것인지 정하는 것이 좋다만약 응급실에서 사용할 경우 어깨 탈골, 골절 등과 같은 abnormal만 학습시키면 된다하지만 재활센터나 보건소 같은 곳에서는 퇴행성 관절염과 같은 abnormal을 위주로 학습시키면 된다 위의 모든 abnormal을 포함한 전체적인 모델을 만들면 좋겠지만 데이터가 한정되어 있는 상태에서퇴행성 관절염의 데이터가 탈골과 골절과 같은 주요 abnormal에 비해 수가 부족하다면 퇴행성 관절염을 구분하기가 어렵다 결론적으로 데이터에 대한 분석이 필요하고 어디서..

# 가상환경에서 tensorflow-gpu 설치 anaconda 설치 후에 가상환경을 만듭니다 conda create --name test python=3.6 conda install tensorflow-gpu=1.9.0(원하는 버전 선택) 이런 에러가 뜨는 경우가 있는데 현재 방법으로는 conda clean --all을 하고 다시 conda install을 하면 됩니다 이와 같이 실행하면 따로 cuda와 cudnn을 설치하지 않고 tensorflow-gpu를 사용하실 수 있습니다 # 파이참 interpreter와 가상환경 연결 interpreter 연결 하는 곳에서 interpreter add를 하면 아래와 같은 창이 뜹니다 Conda Environment 클릭 > Existing environment..