Research/Implementation 검색 결과

9 개의 검색 결과가 있습니다.

Research/Implementation

딥러닝 실험을 효율적으로 하기 위한 Hydra 사용법

목차 딥러닝 모델을 구현하여 학습시킬 때, hyperparameter에 따라 여러 번의 실험을 해주어야 한다. 이때, "config.yaml"라는 파일을 생성하여 학습 코드 실행에 필요한 argument들(hyperparameter 뿐만 아니라 dataset path 등 여러 설정 값들)을 관리해주면 편하게 실험을 진행할 수 있다. 이번 글에서는 이렇게 설정 파일을 통해 실험을 효율적으로 할 수 있게 해주는 tool인 facebook에서 공개한 hydra라는 프레임워크의 사용법을 간단히 정리해보려 한다. https://hydra.cc Hydra | Hydra A framework for elegantly configuring complex applications hydra.cc Hydra Hydra는 C..

2023. 10. 12. 19:13

Research/Implementation

Tensor의 shape을 가독성있게 변환하는 einops 사용법

목차  인공지능 연구를 하면서 코딩을 하다보면 Numpy, PyTorch, Tensorflow 등의 tensor의 shape을 변환해주는 경우가 매우 많다. 필자의 경우 PyTorch를 가장 많이 사용하는데, reshape(), view(), squeeze() 등등 tensor shape을 변환하는 함수의 종류도 너무 다양하고, 가독성도 떨어진다. 또한 변환된(또는 변환 할) tensor의 현재 shape이 어떤지 알 수 없기 때문에 디버깅할 때에도 매우 불편하다.우연히 이를 깔끔하게 해결해줄 수 있는 einops라는 라이브러리를 알게되어 자주 쓰는 함수 위주로 내용을 간단히 정리해보려 한다.우선, 공식 홈페이지에 가보면 document와 함께 추가적인 정보를 알 수 있다.https://einops.ro..

2023. 9. 1. 21:09

Research/Implementation

파이썬 스크립트로 blender 실행하여 3D 데이터 렌더링하기!

목차 3D 데이터를 blender를 활용하여 2D로 렌더링(정확히 말하자면 3D 데이터를 다양한 각도의 카메라를 기준으로 2D로 projection하여 이미지로 저장)하려는데, 데이터 양이 많아 GUI로는 작업이 불가능했다. 따라서 파이썬 코드로 3D를 2D로 렌더링 하는 방법을 기록해둔다. 코드는 아래 깃허브를 참조했다. https://github.com/nv-tlabs/GET3D/tree/master/render_shapenet_data GitHub - nv-tlabs/GET3D Contribute to nv-tlabs/GET3D development by creating an account on GitHub. github.com Blender 설치 작업 환경은 Ubuntu 20.04이며, 도커 컨테..

2023. 7. 5. 19:30

Research/Implementation

파이썬 point_cloud_utils 라이브러리로 point cloud, mesh 다루기!

목차 Trimesh, Open3d 등 다양한 point cloud 관련 라이브러리가 있는데, 그중에서 point_cloud_utils로 point cloud를 특정 파일로 저장하여 meshlab에서 시각화하는 방법을 알아보려 한다. 시각화 할 때 어떤 라이브러리가 가장 좋다는 건 딱히 없고, 직접 사용해보면서 각각의 장단점을 파악하고 상황에 맞게 사용하면 될 듯 하다. (사실 point_cloud_utils 라이브러리는 시각화가 아니라 point cloud를 다루는 다양한 기능을 제공해주는 라이브러리이다.) 본 포스팅에서 다룰 내용은 시각화에 사용할 간단한 함수들이고, github에 들어가보면 noise 생성, downsampling, mesh normal 계산, chamfer distance 계산 등 ..

2023. 3. 30. 21:58

Research/Implementation

Wandb로 쉽게 학습 과정 visualization하기!

학습 과정을 visualization하는 대표적인 방법은 Tensorboard와 Wandb가 있다. PyTorch에서도 Tensorboard를 지원하게 됨으로써 논문의 코드를 보면 tensorboard를 사용하는 경우가 많은데, 추가로 입력해주어야 할 코드가 많아 복잡하다는 단점이 있다. 반면, Wandb는 훨씬 간단하게 학습 과정을 visualize할 수 있다. 사실 Wandb는 학습 과정을 tracking하여 모델을 튜닝할 때에도 유용하게 사용할 수 있다. 그 방법을 알아보자. 목차 Wandb란? Wandb(Weights & Biases)란, 머신러닝 experiment tracking tool이다. 위 사진에서와 같이 다음과 같은 주요 기능이 있다. Experiments Experiment trac..

2022. 11. 15. 19:43

Research/Implementation

ply파일 구조 살펴보기

point cloud 등 3D 데이터를 다루다 보면 .ply 확장자를 갖는 파일을 자주 마주친다. 매번 까먹는 파일의 format을 정리해두고, 확실히 알아보려 한다. 목차 PLY란? PLY는 polygon file format, 혹은 stanford triangle format으로 알려진 파일 포맷이다. 기본적으로 3D 스캐너로 얻은 3차원 데이터를 저장하기 위한 포맷이다. 크게 ASCII, Binary의 두 종류로 나뉘는데, 내가 다룰 파일은 대부분 ASCII 버전일 것이다. PLY Format 파일이 어떤 형식으로 이루어져있는지 알아보자. 다음은 3RScan이라는 3차원 실내 환경을 담은 데이터의 일부이다. ply파일의 첫 번째 줄은 ASCII와 binary 버전 둘 다에서 text 형태로 나타나며..

2022. 11. 11. 00:26