Sungho Park

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CutMix vertical

CutMix 본래 cutmix는 랜덤하게 이미지 패치를 샘플링한다. 해당 방식이 마스크 이미지에선느 썩 효과적이지 못할 수도 있다. 마스크를 착용여부, 성별, 나이를 알기 위해서는 얼굴만 detection해서 patch를 하는것이 가장 효과적일 것이다. 따라서 랜덤하게 패치하고자한다면, 얼굴 영역 내에서 해야한다. 하지만 얼굴 detection을 하기 위해서는 또다른 수고가 들어간다... 막막하다. 찾아보니 다른 분들은 cutmix를 vertical하게
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TIL 코딩 정리 2021.08.25~27

코딩, 검증에 정신없어서 기록을 하나도 못했다. 몰아서 정리해야겠다. conda, pip conda가 dependency conflicts 측면에서는 압도적으로 좋다. 다만, 네이버 서버에서는 매우 느렸다. 대부분 conflicts가 발생했고 설치된 모든 파이썬 모듈에 대해서 conda가 conflicts를 해결하기 위해 5분 이상이 걸렸다. 특히 윈도우에서는 더욱 오래 걸렸다. conda-forge를 사용하면 설치하지 못하는 모듈이 없지만, 작은 모듈들은 pip로
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Some tips

Data Generation Data feeding Data feeding을 잘해보자. ![](/assets/images/Data Generation/ba02679f-71ab-49da-800f-2b178061cab7-image.png) 가령, 위처럼 코딩해놨다고 하자. 두 코드 모두 비효율적이다. 첫번째는 generator의 속도가 model보다 느리기 때문에 model이 제 성능을 내지 못한다. 두번째는 model의 속도가 generator보다 느리기 때문에 generator가 제 성능을 내지 못한다. 다만, 보통 model의 성능이라하면 gpu의 성능을 의미하게