천천히찬찬히 천천히찬찬히

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• 2개의 dataframe 합치기 (nan 없애고!)

  카테고리 없음 2022. 12. 8. 13:24

  merge 대신 update를 쓰자 (초간단) https://stackoverflow.com/questions/59045507/how-to-merge-two-dataframes-and-keep-the-non-nan-values-in-it How to merge two dataframes and keep the non -nan values in it df1 0 Name phone Marks 1 mark 1225 20.0 2 charles 165498 36.5 3 oscar 1567 nan 4 bucky 13579 22.0 5 austin 1365... stackoverflow.com

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• [OCR] CRAFT 학습 간 주의사항

  컴퓨터 비젼(Computer Vision) 2022. 11. 27. 20:48

  TL;DR 학습 데이터가 되는 입력 이미지의 모든 텍스트는 레이블링 하자. CRAFT란 naver clova에서 발표한 text detection 알고리즘으로 segmentation으로 text의 위치를 검출하는 알고리즘이다. 네트워크 구조는 UNet-like로, VGG를 backbone 구조로 사용하였다. 본 글에서 작성하고자 하는 내용은 비단 CRAFT 뿐만 아니라 대부분의 text detection 알고리즘에서 통용될 것이다. https://github.com/JaidedAI/EasyOCR/blob/054ec4f90127ab9e45f101baf8caa519d5a6e035/trainer/craft/loss/mseloss.py#L98는 CRAFT의 loss 함수이다. Loss 계산간 negative p..

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• 이직

  일과 생활 2022. 10. 21. 22:05

  이제 5일째, 잘할 수 있을지 항상 불안해하지만 좋으신 분들과 같이 일하게 되어 너무 큰 영광으로 생각합니다. 기대하신만큼 더 좋기보단 잘하는 모습 보여드리고 싶습니다 그만큼 더 노력하고 노력하고 또 노력해보겠습니다 어떻게? 평상시처럼!

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• 아카이브) Deep Learning Interviews book: Hundreds of fully solved job interview questions from a wide range of key topics in AI.

  카테고리 없음 2022. 10. 5. 20:23

  https://github.com/BoltzmannEntropy/interviews.ai

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• .DS_Store 안생기게 하기

  카테고리 없음 2022. 10. 1. 09:26

  defaults write com.apple.desktopservices DSDontWriteNetworkStores true 다시 생기게 하기 defaults write com.apple.desktopservices DSDontWriteNetworkStores false

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• VSCode) remote-ssh 플러그를 이용해 connect to Host시 계속 retry할때 해결법

  카테고리 없음 2022. 9. 21. 10:13

  VSCode에서 F1 - Uninstall VS Code Server

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• 26회 ADP 필기 합격

  일과 생활 2022. 9. 16. 16:05

  실기 고고

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• Multi-gpu에서 학습된 모델의 weights를 Single-gpu (or CPU)에서 불러오기

  라이브러리/PyTorch 2022. 9. 12. 03:38

  model = torchvision.models.segmentation.__dict__['deeplabv3_resnet50'](pretrained=False, aux_loss=False) device = torch.device("cpu") model.classifier[-1] = torch.nn.Conv2d(model.classifier[-1].in_channels, 1, kernel_size=model.classifier[-1].kernel_size) # change number of outputs to 1 model.to(device) # checkpoint = torch.load("output/segmentation/deeplabv3_resnet50_random/best.pt", map_locati..

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