(23.05.21) SSL(self-supervised learning) 논문 리뷰 11탄 - 논문 제목: SimMIM: a Simple Framework for Masked Image Modeling (CVPR 2022) - https://arxiv.org/pdf/2111.09886v2.pdf - https://github.com/microsoft/SimMIM Abstract 본 논문은 SimMIM (a simple framework for masked image modeling) 을 제안한다. discrete VAE 혹은 clustering을 통한 block-wise masking과 tokenization 없이 간단하게 접근하였다. 저자가 제안하는 framework의 간단한 디자인은 매우 강력한 re..
(23.05.19) SSL (Self-supervised learning) 논문 리뷰 10탄 - contrastive learning (CL)과 maksed image modeling (MIM) 에 대해 비교하는 논문이다. - 논문 제목: What Do self-Supervised Vision Transformers Learn? (ICLR 2023) - https://arxiv.org/pdf/2305.00729.pdf Summary contrastive learning (CL) 과 masked image modeling (MIM) 의 representations, downstream tasks에서의 성능을 비교하는 논문이다. self-supervised ViT가 3가지 특성을 가진다는 것을 보여준다. (..
(23.05.18) SSL(self-supervised learning) 논문 리뷰 9탄 이것도 Kaiming He의 논문이다. 간단하게 정리해보았다. - 논문 제목: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners (CVPR 2022) - https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf - https://github.com/facebookresearch/mae Abstract 본 논문은 masked autoencoders 가 computer vision에서 scalable self-supervised learners라는 것을 보여준다. MAE approach는 간단하다. ==> input image의 random patches에 mask를 씌우고..
(23.05.16) 소수 판별 알고리즘 : 숫자 n이 소수인지 아닌지 판별하기 1. n을 2부터 n-1 까지의 숫자들로 나눠보기 def prime(n): for i in range(2, n): if n%i==0: return False return True 2. n의 제곱근까지의 숫자들로 나눠보기 (약수의 성질 이용) import math def prime_sqrt(n): for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1): if n%i==0: return False return True 3. 에라토스테네스의 체 import math def prime_era(n): array = [True for i in range(n+1)] for i in range(2, int(math.sqrt(n..
(23.05.15) 이것도 왜인지 모르게 깃허브 자동 업로드에 오류가 났다!!! https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12930# 고려해야할 테스트 케이스가 많은 문제였다. def solution(s): answer = '' index = 0 for i in range(len(s)): if i==0 and s[i]==' ': answer += ' ' elif i>0 and s[i]==' ': answer += ' ' index = 0 elif index%2 == 0: answer += s[i].upper() index += 1 elif index%2 != 0: answer += s[i].lower() index += 1 return ans..
(23.05.14) https://github.com/gompaang/algorithm_python GitHub - gompaang/algorithm_python Contribute to gompaang/algorithm_python development by creating an account on GitHub. github.com Count sort (계수 정렬) 모든 데이터가 양의 정수이고, 데이터의 범위가 제한 적일 경우에 사용하면 매우 빠르다. 시간 복잡도와 공간 복잡도는 O(N+K) 이다. 동일한 값을 가지는 데이터가 여러 개 등장할 때 사용하기에 적합하다. # count sort def count_sort(array): count = [0] * (max(array)+1) result = []..
(23.05.14) 정렬 알고리즘 정리!! https://github.com/gompaang/algorithm_python GitHub - gompaang/algorithm_python Contribute to gompaang/algorithm_python development by creating an account on GitHub. github.com selection sort : 선택 정렬 1. 가장 작은 수를 선택하여 맨 앞의 수와 자리를 바꾼다. 2. 그 다음으로 가장 작은 수를 선택하여 맨 앞에서 두번째 수와 자리를 바꾼다. 3. 위의 과정을 반복한다. def selection_sort(array): for i in range(len(array)): min_index = i for j in ..
(23.05.10) https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120882# 내가 작성한 코드 #1 def solution(score): avg = [sum(i)/2 for i in score] rank = [sum(i)/2 for i in score] avg = (sorted(avg)) r = 0 t = 0 for i in range(len(avg), 0, -1): index = rank.index(avg[i-1]) if i < len(avg) and avg[i-1]==avg[i]: rank[index] = r t += 1 else: t += 1 rank[index] = t r = t return rank 테스트 7, 10에서 계속 틀리는데 ..
(23.05.09) 코테 문제 풀다보니까 문자열을 정렬해서 비교하면서 풀면 되겠다 싶은 문제들이 많다. 이때 간단하게 사용할 수 있는 것이 ''.join 과 sorted 이다. 관련 프로그래머스 문제들과 내가 작성한 코드들 프로그래머스 lv0. A로 B만들기 def solution(before, after): before = ''.join(sorted(before.lower())) after = ''.join(sorted(after.lower())) if before == after: return 1 else: return 0 프로그래머스 lv.0 문자열 정렬하기(2) def solution(my_string): my_string = my_string.lower() my_string = sorted(my..
(마지막 업데이트: 23.05.15) 오소입 수업 중 git 내용 정리하기 학기 끝나면 올리려고 했는데, 그냥 올려야겟따 GIT git 이란? 소스코드를 관리하는 형상관리시스템(분산버전관리시스템) (컴퓨터 파일의 변경사항을 추적하고, 여러 명의 사용자들 간의 해당 파일들의 작업을 조율한다.) - 소프트웨어 개발에서 소스코드를 관리하는데 주로 사용한다. - 기하학적 불변 이론을 바탕으로 설계했다. => hashing - git server, 내 local, ssh server 는 모두 독립적인 공간이다. 수정한 내용을 동기화(?)해주려면 push/pull 해주어야한다. 충돌이 일어나기도 하는데, 이는 해결가능하다 -> 뒷부분에 설명 - git 의 장점: 분산 개발 용이성, 개발자들을 관리할 수 있는 확장성..
(23.05.04) SSL(self-supervised learning) 논문 리뷰 8탄 Kaiming He 의 논문이다 - 논문 제목: Exploring Simple Siamese Representation Learning (CVPR 2021) - https://arxiv.org/pdf/2011.10566.pdf Abstract Siamese networks는 unsupervised visual representation learning의 최신 모델에서 널리 쓰이고 있다. 하나의 image에 대한 두가지 augmentations 사이의 similarity를 최대화한다. 본 논문에서는 세가지 요소를 없앤 simple Siamese networks를 제안한다. 그 세가지 요소는 아래와 같다. 1. nega..
(23.05.03) Depth Estimation 논문 정리하기 4탄 이런 방법도 있구나.. 라는 것만 보고 넘어간다 - 논문 제목: Single-Image Depth Perception in the Wild (NeurIPS 2016) - https://arxiv.org/pdf/1604.03901v2.pdf (https://arxiv.org/pdf/2003.06620.pdf survey에서 설명하는 내용) supervised signal로 depth의 gorund truth가 사용되는 것이 아니라, realative depth annotations에 의해 학습된다. Abstract 본 논문에서는 unconstrained setting에서 single image로부터 depth를 회복하는 방식을 제안하며,..
(23.05.03) Depth Estimation 논문 정리하기 3탄 - 논문 제목: Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks (3DV 2016) - https://arxiv.org/pdf/1606.00373v2.pdf (https://arxiv.org/pdf/2003.06620.pdf survey에서 설명하는 내용) depth maps와 single images들 간의 relation을 매핑하는 것을 학습하기 위해서 residual learning을 도입한 논문이다. Summary 제안한 방식은 기존의 것보다 단순하지 않다. 그러나, 더 적은 data와 더 적은 time에 더 높은 퀄리티의 결과를 달성했다는 점에서 의미가 있..
(최종 수정일 : 23.05.03) https://arxiv.org/pdf/2003.06620.pdf 이 survey 보면서 정리하는 중.. https://github.com/gompaang/depth-estimation-paper Supervised monocular depth estimation [ deep learning architecture와 loss fucntion 위주의 논문들 ] [1] Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network (NeurIPS 2014) : 가장 처음으로 CNNs를 통해서 Depth Estimation task 해결하려고 함. (https://hey-stranger.tistory.co..