오랜만에 github 레포를 만들어서 push를 하다가 어이없는 에러를 마주했다. 아래 사진과 같이 새로 만든 원격 레포랑 로컬 레포를 연동하기 위해 https 주소로 remote add origin을 해주었으나 fatal: protocol 'https' is not supported https가 틀렸다는 황당한 에러를 마주한 것이다. 항상 해오던 것 처럼 원격 레포 주소를 아래 그림과 같이 copy를 하여 gitbash에 붙여넣기를 했는데 갑자기 왜 안된다는건지 의아했다. 해당 에러 문구를 검색하기 위해서 복사 후 검색 창에 붙여넣기를 했더니 fatal: protocol 'https' is not supported 이렇게 https 앞에 알 수 없는 특수 문자가 끼어 있었다. 여러번 지웠다 다시 붙여..
Object Detection을 하면서 가장 쉽게, 많이 사용하는 모델인 Yolo v5 모델 아키텍쳐를 간단하게 분석을 해 보았다. Yolo v5 Github : https://github.com/ultralytics/yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub. github.com YOLOv5 모델 아키텍쳐 분석 1) Backbone Yolo v5의 Backbone은 이미지에서 feat..
Multi-Stage Progressive Image Restoration, Syed Waqas Zamir et al., 2021을 읽고 MPRNet 아키텍쳐를 분석한 글입니다. 외부 환경에서 촬영된 영상은 비나 눈, 안개 등과 같은 날씨/환경에 의해 영상 내의 객체가 변형되거나 흐려지게 된다. 이러한 degradation 된 이미지를 복원하기 위해 기존에 제시되었던 CNN(Convolutional neural network)은 single stage가 적용되었다. 하지만 이미지를 복원하는 작업은 공간의 세부 정보와 높은 수준의 contextualized 정보 간의 균형이 매우 중요시되기 때문에 single stage가 아닌 Multi stage 구조를 적용한 MPRNet(Multi-Stage Progr..
딥러닝 기반 Deraining 기법 비교 및 연구 동향, Minji Cho et al., 2021을 읽고 요약한 글입니다. 1. 서론 외부 환경에서 촬영된 영상은 비와 눈과 같은 날씨나 환경의 영향을 받아 영상 내의 객체가 변형되거나 흐려진다. 때문에 정확하게 객체를 검출하기 힘들고 오검출이 빈번하게 발생한다. 이러한 오검출을 줄이기 위해서는 이미지 전처리 과정에서 빗줄기나 눈과 같은 날씨 및 환경에 의해 손상된 영상을 선명하게 복원을 한 후에 객체를 검출해야 한다. 손상된 영상을 복원하는 deraining 기법으로 딥러닝 네트워크로 빗줄기를 검출하여 제거한 영역의 배경을 복원하는 방법인 Deep Detail Network(DDN)가 제안되었다. 해당 방법은 입력에서 출력까지 학습 과정을 경량화하기 위해..
우분투에서 mv 명령어를 사용하여 기존 폴더 내의 모든 파일을 다른 폴더로 옮기려고 했는데 파일이 너무 많고 용량이 커서 그런지 아래와 같은 에러를 뱉어냈다. $ mv 기존 경로/* 이동할 경로/ bash : /bin/mv: Argument list too long 내가 옮기려던 파일은 10만장 가까이 되는 이미지 파일들이었으며 용량도 어마무시했다. 하지만 폴더 이동은 해야하고 mv 명령어는 안먹히고 어떻게 해야할지 고민 하다가 폴더 이름을 바꾸는 꼼수를 써 보기로 했다. 위에서 사용한 명령어는 기존 경로에 있는 파일 목록이 mv 인자로 들어가기 때문에 개수가 너무 많아지면 한번에 처리할 수 없어서 해당 에러를 뱉는다고 한다. 때문에 mv에 인자를 주는 것이 아니라 폴더 이름만 변경하는 식으로 꼼수를 쓰..
pc에 문제가 생겨서 우분투를 한번 싹 밀고(사실 한 번이 아님.. ㅠ...) 새로 Ubuntu 20.04 LST를 설치하고 아나콘다, vscode, nvidia-driver, CUDA 설치까지 마친 후에 Yolo v5 모델을 사용하려는데 아래와 같은 에러 메세지가 떴다. RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 나는 RTX3080, CUDA 11.1, CUDNN 8.0.5, pytorch 1.8.0의 환경이었으며 이전과 동일하게 yolo v5 github를 git clone 해 와서 detect.py 파일을 실행하고자 했다. 여기저기 찾아보니 nvidia-driver 문제라기 보단 pytorch ..
이때까지 마주한 압축 파일 포맷은 .zip과 .tar이 전부였는데 이번에 .7z라는 파일을 마주하게 되었다. p7zip는 리눅스에서 사용할 수 있는 7-Zip이며 압축률이 높아서 zip이나 tgz보다 작은 파일을 만들 수 있다. 압축파일이니까 생각없이 unzip을 사용하여 압축을 해제하려고 했으나 당연하게도 해당 파일은 uznzip 명령어로는 압축 해제가 되지 않는다. 7z파일을 압축 해제 하기 위해서는 따로 p7zip을 따로 설치해야만 한다. 나는 Ubuntu 20.04 LTS를 사용 중이기 때문에 아래 명령어를 사용하여 p7zip을 설치하였다. $ sudo apt-get install p7zip 위의 명령어를 사용하여 p7zip을 설치하여도 압축해제가 되지 않는다면 아래의 명령어를 추가로 실행 시켜주..
회사 점심시간이 2시간이라서 시간이 될 때 종종 책을 읽었는데 읽은 책들을 정리하기 위해 정말 오랜만에 방치하고 있던 블로그글쓰기를 눌렀다! 종이책을 선호하는 편이지만 종이책은 무게가 있기도 하고 가방에 매일 넣고 다니기 힘들기도 해서 종종 e-book을 사용한다. 이번 1월에는 '당신의 마음을 정리해 드립니다'라는 책을 e-book으로 대여를 해서 읽었다. 옴니버스 형식의 책이며 각자의 삶을 살아가는 주인공들이 등장하는 책이다. 그들의 집과 마음이 정리되는 것을 보니 이런 저런 생각들이 많았던 내 머릿속도 함께 정리되는 기분이었다. 가볍게 읽기 좋았고 책에 나오는 해당 서비스가 현실에도 존재한다면 나도 주저없이 신청을 해 보고 싶을 만큼 매력적이었다. 대여 기간도 길었던 e-book 만족도 100%! ..
10월, 11월의 독서기록을 남기지 못한 것이 너무 아쉽지만 그만큼 많이 바빴다는 뜻이니까...! 그래서 비교적 여유로워진 12월에는 사뒀던 책 2권을 읽었다. 베르나르 베르베르의 신작인 '문명'이다. 이 책은 베르나르 베르베르의 '고양이'라는 책을 먼저 읽고 읽는 것을 추천한다고들 하더라. 근데 나는 그걸 모르고 이 책을 먼저 읽었다 ㅎㅅㅎ... 하지만 '고양이'라는 책을 읽지 않아도 충분히 재밌게 읽을 수 있다! 스토리가 어렵지도 않고 오히려 흥미진진하고 재밌어서 금방 2권을 읽을 수 있다. 독서 기록 어플 '북적북적' 2권의 책을 추가했더니 드디어 새로운 캐릭터가 열렸다! 뿌듯하다! 어느새 읽은 책의 권수도 45권이 되었다!
드디어 프로그래머스 레벨 1의 모든 문제를 다 풀었다!! 뿌듯- - 비밀지도 - https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/17681 코딩테스트 연습 - [1차] 비밀지도 비밀지도 네오는 평소 프로도가 비상금을 숨겨놓는 장소를 알려줄 비밀지도를 손에 넣었다. 그런데 이 비밀지도는 숫자로 암호화되어 있어 위치를 확인하기 위해서는 암호를 해독해야 한다. 다 programmers.co.kr 이진수로 바꿀 때 bin 함수를 사용하였다. 처음엔 2개의 리스트를 순서대로 bin 함수를 사용하여 이진수를 바꾼 후 한번 더 for문을 사용하여 1과 0을 구분하려고 했다. 하지만 이중 for문은 너무 비효율적인 것 같아 다른 방법을 찾아 보다가 bin(i|j)라는 방법을 ..
