지속 가능한 꾸준함

PyTorch 모델을 ONNX 형식으로 변환할 때, 모델의 forward 메소드가 추가 인자를 받는 경우가 있습니다. 예를 들어, 학습/추론 모드를 구분하는 phase 인자와 같은 것들이죠. 이런 경우 ONNX 변환 시 어떻게 처리해야 하는지 알아보겠습니다. 문제 상황 일반적으로 PyTorch 모델의 forward 메소드는 입력 텐서만 받지만, 때로는 다음과 같이 추가 인자를 받도록 구현되어 있을 수 있습니다:def forward(self, x, phase='train'): # phase에 따라 다른 동작을 수행 if phase == 'train': # 학습 시의 동작 ... else: # 추론 시의 동작 ... return outp..

for env in $(conda env list | grep -v '^#' | awk '{print $1}'); do conda env remove -n "$env" -y; done

https://arxiv.org/pdf/2003.10168 https://arxiv.org/pdf/2102.05447 https://arxiv.org/pdf/2407.14972   https://github.com/serengil/deepface/tree/master/benchmarks deepface/benchmarks at master · serengil/deepfaceA Lightweight Face Recognition and Facial Attribute Analysis (Age, Gender, Emotion and Race) Library for Python - serengil/deepfacegithub.com   face recognition 관련해서 찾다보면 embedding feature..

AdaFace paper repo GitHub - mk-minchul/CVLfaceContribute to mk-minchul/CVLface development by creating an account on GitHub.github.com  TransFace paper repo GitHub - DanJun6737/TransFace: [ICCV 2023] TransFace: Calibrating Transformer Training for Face Recognition from a Data-Centric[ICCV 2023] TransFace: Calibrating Transformer Training for Face Recognition from a Data-Centric Perspective - Dan..

https://arxiv.org/pdf/2312.05391   다양한 Loss에 대한 정성적 결과 및 정량적 결과를 비교해볼 수 있다. semantic segmentation 비스무리한 task를 시도해보고 있는 게 있는데 극심한 class imbalance 상황이라 기존 연구들은 어떻게 해결했는지 찾다가 괜찮아보여서 블로그에 저장해둠.

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Cheng_Pointly-Supervised_Instance_Segmentation_CVPR_2022_paper.pdf  세그먼테이션은 아니고 클래시피케이션 학습시킬때 인식하고자 하는 객체의 위치를 가이드 시켜줘보고 싶은 부분이 있는데 뭔가 이런 류의 논문에서 영감을 받을 수 있을 거 같아서 임시로 저장

https://github.com/Peterande/D-FINE GitHub - Peterande/D-FINE: D-FINE: Redefine Regression Task of DETRs as Fine-grained Distribution Refinement 💥💥💥D-FINE: Redefine Regression Task of DETRs as Fine-grained Distribution Refinement 💥💥💥 - Peterande/D-FINEgithub.com 논문에서 나온 성능만 봤을때 굉장히 인상적인 검출 모델이다. 무슨 백본을 사용했을까?  HGNetV2 를 사용했다고한다. https://huggingface.co/timm/hgnetv2_b6.ssld_stage1_in22k_in1k..

https://github.com/developer0hye/imgdiet GitHub - developer0hye/imgdiet: A Python package for minimizing file size of images with minimal quality lossA Python package for minimizing file size of images with minimal quality loss - developer0hye/imgdietgithub.com 이미지 파일 기반의 데이터셋을 구축해나가다보면 커져가는 사이즈를 감당할 수 없게된다. 특히 Aihub에 고화질 이미지가 초고용량으로 배포되는 경우가 잦다. 이 이미지들로 데이터셋을 구축해나가다보면 데이터셋의 사이즈가 금방 수십기가에 달하게 된다..

https://github.com/developer0hye/docker-cleanup GitHub - developer0hye/docker-cleanup: A lightweight CLI tool to clean all Docker resources – including containers, images, voA lightweight CLI tool to clean all Docker resources – including containers, images, volumes, networks, and build caches – with a single command. - developer0hye/docker-cleanupgithub.com 도커 쓰다보면 이미지도 쌓이고 컨테이너도 쌓이고, 단순히 이미지와 ..

https://developer0hye.tistory.com/812 나의 두 번째 허깅스페이스 스페이스 InternVL2_5-2Bhttps://huggingface.co/spaces/developer0hye/InternVL2_5-2B InternVL2 5-2B - a Hugging Face Space by developer0hyeRunning on Zerohuggingface.co  o1에게 이전에 업로드했던 첫 스페이스 https://huggingface.co/spaces/developer0hye/Qwen2-VL-2B-Ideveloper0hye.tistory.com의 자기 복제 https://huggingface.co/spaces/developer0hye/InternVL2_5-8B InternVL2 5..