로컬을 Ubuntu로만 쓰다가 최근에 Window로 변경하였다. 당연히 Window에서 개발을 진행하는데는 한계가 있어 WSL을 설치하여 Linux 환경을 사용하게 되었다.ubuntu를 그냥 쓰기만 했지 window에 wsl을 설치하여 쓰는 건 처음이라 이것저것 확인하고 설치하느라 굉장히 힘들었던 것 같아서 그 과정을 기록으로 남겨둔다. ⏹ WSL이란?WSL은 Linux용 윈도우 하위 시스템으로 Window에서도 Linux 환경을 사용할 수 있도록 해준다. ⏹ 설치 전 확인 해야 할 사항들1. CPU의 가상화 여부Ctrl + Alt + Del 를 누른 후 작업 관리자를 실행하여 (혹은 윈도우 검색 창에 작업 관리자 입력) 성능 탭으로 이동하면 CPU의 가상화가 '사용' 인지 확인해야 한다. CPU의 가상..
⏹ Contrastive learning이란? Contrastive learning이란 self-supervised learning(자기 주도 학습)의 주된 학습 방법으로 데이터들 간의 특정한 기준에 의해 유사도를 측정하기 위해 샘플 데이터 간의 비교를 통해 학습된 표현 공간(representation space) 상에서 비슷한 데이터는 가깝게, 다른 데이터는 멀게 존재하도록 표현 공간(representation space) 을 학습하는 것이다. ➡ Self-supervised learning 비지도학습의 한 분야에 속하는 방법으로 스스로 supervision을 주는 방법으로 라벨링이 되어 있지 않은 데이터로 학습을 진행한다. positive pair와 negative pair로 구성되며 입력쌍에 대해 ..
한 폴더 내에 10만장 정도의 파일이 있었는데 이를 전부 삭제하고자 흔히 쓰는 rm -rf *를 사용하였지만 -bash: /bin/rm: Argument list too long 해당 오류가 발생했다. 이는 이전에 많은 양의 이미지를 한번에 옮길 때도 발생했던 문제였고 아래 포스팅으로 정리까지 해뒀기에 해당 오류 메세지가 익숙했다. https://iambeginnerdeveloper.tistory.com/177?category=916615 Ubuntu | bash : /bin/mv: Argument list too long | 파일 이동 오류 해결하기 우분투에서 mv 명령어를 사용하여 기존 폴더 내의 모든 파일을 다른 폴더로 옮기려고 했는데 파일이 너무 많고 용량이 커서 그런지 아래와 같은 에러를 뱉어냈..
출퇴근 시간이 길어져서 그 시간에 무엇을 하면 알차게 보냈다고 할 수 있을까 하고 고민을 하다가 9월에는 지하철 안에서 독서를 했다. 오랜만에 열심히 살아보자는 의지가 활활 타오르는 시기였기에 자기계발서를 읽어보자 하여 산 책이 이라는 책이다. 작은 습관을 만들어서 열심히 살아보고 싶었는데 정말 많은 동기 부여가 되는 책이었다. 어느 자기계발서나 그렇겠지만 뻔한 내용일 수도 있지만 매 챕터마다 정리가 잘 되어 있어서 한번 더 기억할 수 있게 되어 있어서 정말 좋았다. 내가 노력하고 있는 작은 습관은 출퇴근 지하철에서 핸드폰을 보지 않고 책을 읽거나 공부를 하는 것이다. 후에 나에게 큰 변화를 가져올 수 있도록 꾸준히 노력해야겠다! 어느새 51권의 책이 쌓였고 높이도 92cm를 돌파한 나의 북적북적!
Quasi-Dense Similarity Learning for Multiple Object Tracking, Jiangmiao Pang, et al., 2021을 읽고 요약한 글입니다. 논문을 읽고 이해하면서 정리를 한 글이기에 논문 내의 contents 순서와 해당 포스팅의 목차 순서는 다른 것임을 미리 명시합니다. 정리에 앞서 논문을 읽으면서 따로 단어를 정리해 둔 것이 있어서 함께 작성한다. dense matching : 모든 픽셀에서 box 후보 간에 일치하도록 정의함. quasi-dense : 정보 영역에서 잠재적 객체 후보만 고려하는 것을 의미함. sparse matching : 객체 연결을 학습할 때 ground truth 레이블만 일치하는 후보로 간주한다는 것을 의미함. image pai..
최근에 다른 지역으로 이사를 하게 되었고 오랫동안 월세 생활을 하다가 이번에 큰 맘 먹고 전세로 바꾸고자 정말 급하게 중기청 대출을 진행했다. 나는 퇴사일과 이사, 이직 날짜가 맞물리지 않아 중기청 대출이 정말 촉박하게, 빠르게 진행되어야 했다. 그래서 불안한 마음과 확실히 하고자 하는 마음에 정말 많은 후기들을 찾아봤고 대부분의 후기들이 평균 2-3주가 걸린다고 되어 있었기 때문에 나는 시기가 안맞아서 대출이 안되면 어쩌나 정말 많이 걱정했다. 결론은 좋은 공인중개사분과 은행원분을 만나서 10일만에 대출이 진행되었다. 이직이 확정됨과 동시에 난 4년 간의 월세 생활을 끝내고자 마음 먹었으며 바로 전세 대출을 알아봤다. 전세는 정말 신중하고 조심스럽게 해야한다고 생각했기에 이직이 확정된 날로부터 위 사진..
window 환경에서 vscode를 사용하는 것이 익숙하지 않아 여전히 적응 중이다... 이전에는 powershell에서 직접 가상환경을 만든 것이 아니라 https://iambeginnerdeveloper.tistory.com/185?category=917302 VSCode | window 환경에서 python 가상 환경 생성하기 우분투에 익숙해져 윈도우에서 vscode 및 python을 쓰는 것이 어색해져버린 나머지 가상환경 생성 방법도 까먹어버린 것이다.... ssocr이라는 이름의 가상환경을 vscode에서 만드려고 했으나 우분투에 iambeginnerdeveloper.tistory.com 위 게시글처럼 .exe 파일을 선택하는 방식으로 가상환경을 만들었는데 이는 바로 가상환경을 실행하기 힘들었다..
기울기 소실 (Gradient Vanishing) 기울기 소실(Gradient Vanishing)이란 역전파(Backpropagation) 과정에서 입력층으로 갈수록 기울기(Gradient)가 점차적으로 작아지는 현상이다. 이는 신경망 구조에서 레이어가 늘어날 수록 악화되며 입력층에 가까운층들에서 가충치들이 제대로 업데이트 되지 않아 최적의 모델을 찾지 못하게 된다. 따라서 기울기 소실 문제는 신경망의 활성화 함수의 미분 결과 값(도함수 값)이 계속 곱해지면서 가중치에 따른 결과값의 기울기가 0이 되어 경사하강법(Gradient Descent)을 이용할 수 없게 된다. 기울기 폭주 (Gradient Exploding) 기울기 폭주는 기울기 소실과 반대되는 경우이다. 기울기가 점차 커져 가중치들이 비정상적..
도커를 사용하면서 자주 썼던 명령어들 중 미쳐 외우지 못한 명령어들을 계속 검색해서 찾아보거나 손으로 적어둔 종이를 찾는 것이 귀찮아서 블로그에 정리 해 두려고 한다. 1. 도커 버전 확인 $ docker version 2. 도커 이미지 목록 확인 # 중간 이미지까지 모든 이미지 표시 $ docker image ls -a # 도커 id만 표시 $ docker image ls -q 3. 도커 이미지 삭제 $ docker rmi -f "이미지 id" 4. 도커 컨테이너 목록 확인 $ docker container ps -a 4. 도커 컨테이너 삭제 $ docker rm -f "컨테이너 이름" 5. 컨테이너 가동 확인 $ docker container stats "컨테이너 id" 6. 실행 중인 컨테이너 상태..
인스타그램에는 독서기록을 꾸준히 업로드했는데 블로그에는 올려야지 올려야지 생각만 하다가 약 6개월이 지나버렸다... 그래서 인스타그램에 올렸던 독서기록을 캡쳐해서 2월부터 7월까지를 한번에 올린다! (2월이랑 4월은 너무 정신없었기에 독서를 못해서 독서기록이 없음 ^^...) 3월 독서기록 2월은 이런 저런 일들로 많이 바빠서 책을 못 읽고 넘어갔다. 그래서 2월 독서기록은 없음! 3월에는 1월에 샀던 책인 달러구트 꿈백화점을 읽었다. 5월 독서기록 4월도 2월만큼 정신없이 바빴던 것 같다. 그래서 4월은 뛰어넘고 5월 독서기록! 5월에는 우연히 알게 된 책인 새는 날아가면서 뒤돌아보지 않는다를 사서 읽었다. 5월부터 6월까지 기차를 탈 일이 많았는데 기차 안에서 무료하지 않게 해 준 책이다. 6월 독서..
