잡동사니 블로그

OpenCV에서 erode(침식)와 dilate(팽창)는 모폴로지 연산(morphological operations) 중 하나로, 주로 노이즈 제거, 객체 크기 조정 등에 사용됨.1️⃣ Erode (침식, Erosion)어두운(검은색) 영역을 확장하고, 밝은(흰색) 영역을 줄이는 연산작은 노이즈 제거 및 개체 크기 축소2️⃣ Dilate (팽창, Dilation) 밝은(흰색) 영역을 확장하고, 어두운(검은색) 영역을 줄이는 연산작은 구멍(검은색) 채우기 가능 및 객체 크기 증가 import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg = np.zeros((200, 400), dtype=np.uint8)cv2.putText(img, 'Hello wor..

보통 git으로 버전 관리 하기 때문에 gitignore만 편집하면 되는편이지만  폴더 공유할 때 남아있는거 지우기 위한 용도 #현재 디렉토리에서 하위 디렉토리 까지의 .ipynb_checkpoints 지울 파일들 학인!find . -type d -name ".ipynb_checkpoints" -exec echo {} \;#현재 디렉토리에서 하위 디렉토리 까지의 .ipynb_checkpoints 삭제!find . -type d -name ".ipynb_checkpoints" -exec rm -rf {} + 맨날 치기 귀찮아서 그런거 맞음.

Gradient Accumulation은 메모리 제약이 있는 환경에서 큰 batch를 가진 것과 같은 효과를 구현하기 위한 학습 기법으로 작은 크기의 mini-batch를 여러 번 처리하며 Gradient를 누적(accumulate)하고, 누적이 끝난 뒤에 Optimizer를 업데이트하는 방식으로 작동함. Gradient Accumulation가 필요한 이유?1.1. GPU 메모리 한계배치 크기를 늘리면 더 많은 데이터와 모델 파라미터를 메모리에 로드해야 하며, 이는 종종 GPU 메모리 부족 문제를 일으킴.1.2. 큰 배치 크기의 이점Gradient 안정성: Gradient의 분산을 줄여 학습이 더 안정적임.일반화 성능: 큰 배치 크기는 모델이 더 일반화된 패턴을 학습하도록 함.model.train() ..

1. Introduction  이미지에서는 segmentation이 잘 되었지만 이미지 수준을 넘어서는 segmentation이 필요함 즉 이미지를 넘어서는 비디오에서의 segmentation을 목표로 함. 지금까지의 비디오에서의 segmentation에서의 문제점기존 엔티티들은 동작, 변형, 조명 변화와 같은 요인으로 인해 모양이 많이 바뀜.비디오는 카메라 동작, 흐림 및 낮은 해상도로 인해 이미지보다 품질이 낮은 경우가 많음.많은 수의 프레임을 효율적으로 처리하는 것.그렇기 때문에 비디오 및 이미지 segmentation을 위한 통합 모델인 SAM2(Segment Anything Model 2)를 소개함 → 이미지를 단일 프레임 비디오로 간주 .특히 이미지 segmentation을 비디오 영역으로 일..