지속 가능한 꾸준함

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..

https://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-Instruct 코드와  https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct 코드를 던져주며 수정해달라고 해줬더니만 원큐에 성공했다.

몇 장 안돌려보고 낸 통계라 이 자료를 너무 맹신하시지는 말고 아 이정도 나오네 감만 익히는 정도로 이 글을 읽어주시길 바랍니다.  Task: Single Image Inference/Image CaptioningPrompt: 비밀GPU: 8 A6000 GPUs NVIDIA-SMI 로 보면 아래 처럼 나온다. 8bit으로 로드안했고 bfloat16으로 처리했을때 결과다. Without Flash Attention 2  With Flash Attention 2  48기가 GPU 4대 정도면 Single Image + Text Prompt 케이스는 커버 가능하고, 여기에 weights 8bit 으로 Load하면 메모리 더 감소할테니까 더 낮은 메모리의 GPU로 가용 가능할 것으로 예상됨처리속도는 입력 이미지..

docker run 할때 --sig-proxy=false  를 추가하면 터미널에서 container 띄우고 프로세스 실행안한채로 터미널을 종료했을때 docker container 또한 종료되는 경우를 방지할 수 있다.

프로젝트 페이지https://internvl.github.io/blog/2024-12-05-InternVL-2.5/ InternVL2.5We introduce InternVL 2.5, an advanced multimodal large language model (MLLM) series that builds upon InternVL 2.0, maintaining its core model architecture while introducing significant enhancements in training and testing strategies as well as data qualitinternvl.github.io 논문https://arxiv.org/pdf/2412.05271 허깅페이스https:/..