어쩌다 딥러닝 연구원

간단하게 이야기하자면 모델을 불러오는 모듈 내에서 torch.backends.cudnn.benchmark=True 를 선언하면 된다. 그러나 이것이 어느 환경에서 작용하는지 장담할 수 없다. 환경은 Windows10 + pytorch 1.8(nightly) + cuda 11.0 + cuDNN 80.04 의 조합이 사용중이다. 나는 Semantic Segmentation 모델을 적용한 어플리케이션을 windows 10에서 적용할 때 inference 속도가 최대 5배까지 감소하는 현상에 대해서 여러 해결 방안을 마구잡이로 적용하고 있었던 참이다. 어플리케이션이 구동되는 흐름은 opencv에서 영상을 읽어들여 segmentation을 하고 이후에 후처리를 진행하는 식이다. fps는 3프레임 향상되었다. 이후..

필자의 최근 업무는 스마트폰에서 찍어 서버로 전송된 데이터를 똑바로 회전시켜 주어 신경망에 줄 훈련 데이터를 정제하는 것이다. 맨 처음에는 일괄적으로 270도 회전을 시키는 것으로 생각했으나, 책임연구원님께서 Exif라는 포맷에 대해 알려주었는데, 이미지에 저장된 각종 정보들이다. 그 중 orientation이라는 정보가 포함되어 있는데, 아래의 이미지를 보면 이해할 수 있을 것이다. 값에 따라 F라는 글자가 Exif가 무엇인지는 구체적인 정보를 원한다면 아래의 글을 참조해 보도록 하자. https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B5%90%ED%99%98_%EC%9D%B4%EB%AF%B8%EC%A7%80_%ED%8C%8C%EC%9D%BC_%ED%98%95%EC%8B%9D 교환 이미지 ..

os 모듈을 잘 모르는 분들께 도움이 될 코드들이다. 남들이 이미 다 써놓은 os 모듈 글을 왜 쓰냐는 질문이 들어올 것 같은 자의식과잉 환자로써 말하자면, 개발일지 겸사겸사 쓰는 글이라고 봐 주시면 감사하겠다. 최근 신경망에 학습시킬 데이터를 분류하는 작업을 주로 해왔기 때문에 이 글을 쓰게 되었다. os모듈의 함수들을 잘 활용하면 파일들을 일괄적으로 다루는 데 도움이 많이 된다. os.listdir(directory_path) 함수는 디렉토리 내의 파일명, 폴더명을 모두 얻어온다. 예를 들어 directory path가 절대 경로가 /home/A 라는 폴더의 위치이고 A라는 폴더 안에 x라는 폴더가 있고 y.jpg라는 파일이 있다면 얻어지는 리스트는 ['x','y.jpg']인 것이다. os.listd..

입사 후에 보니 회사 내에서 현재 처리해야 하는 프로젝트가 semantic segmentation를 활용해야 한다. 따라서 모델을 왜 쓰고 훈련을 어떻게 하고 inference는 어떻게 해야 할지 등을 알아야 한다. 이 글에서는 semantic segmentation 모델의 일종인 DeepLab V3를 왜 쓰는지 알아보기 위한 모든 것을 개인적으로 기록할 것이다. 책임님께서 주신 링크를 토대로 구글링을 해보는 식으로 진행되었다. 이 글은 top down 방식으로 지식을 탐구할 것을 권장한다. 직접 알려드리는 것이 아닌, 검색할 키워드를 던져준다고 생각하면 좋다. 실제로도 모르는 것을 찾아 들어가면 그 안에서 또 모르는 것이 나오므로 이러한 방식으로 공부가 진행되었다. DeepLab V3가 뭐지? (첫번째..

입사한지 이주째, 개발환경을 세팅해야 한다. 개발환경 세팅. 코딩보다 열 배는 어렵다. 그리고 세상엔 원하는 대로 검색결과가 나오지 않기 때문에, 간단하게 정리해 다른 이에게 도움이 되었으면 한다. 절차는 크게 n가지로 요약된다. 1.VS code extension 설치 2.파이썬 virtualenv kernel jupyter notebook에 연결 3.VS code에서 jupyter server 및 kernel 연결 ------------------------------------------------------------------------ VS code를 설치한 후 extension을 세가지 설치한다. 이유는 나도 모르지만 python extension은 디버깅을 위해서라도 필수이다. 다른 ext..