지속 가능한 꾸준함

Window의 경우 C:/users// 경로에 .gitconfig. 파일이 존재합니다. 해당 파일을 제거하면 됩니다. 혹은 아래의 명령어를 cmd창에 입력하면 됩니다. git config --global --unset user.name git config --global --unset user.email

MOT 데이터셋은 MOT15, MOT16, MOT17, MOT20이 존재합니다. 여기서, MOT17은 MOT16과 동일한 Sequence들로 구성되어 있습니다. 하지만, Annotation이 보다 정확하게 돼 있으므로 MOT17을 사용하는 것을 권장합니다. MOT15 Directory Structure 2DMOT2015/ test/ ADL-Rundle-1 det img1 000001.jpg ... ADL-Rundle-3 AVG-TownCentre ETH-Crossing ETH-Jelmoli ETH-Linthescher KITTI-16 KITTI-19 PETS09-S2L2 TUD-Crossing Venice-1 train/ ADL-Rundle-6 det gt gt.txt img1 000001.jpg .....

본 글은 MOT20: A benchmark for multi object tracking in crowded scenes를 읽고 내용을 정리된 글입니다. MOT dataset에는 Task에 따라 2가지 Ground Truth Format이 존재합니다. Task는 Tracking, Detection으로 나뉩니다. Detection 다음의 Text는 Detection Task의 Ground Truth 예시입니다. 1, -1, 794.2, 47.5, 71.2, 174.8, 1, -1, -1 1, -1, 164.1, 19.6, 66.5, 163.2, 1, -1, -1 1, -1, 875.4, 39.9, 25.3, 145.0, 1, -1, -1 2, -1, 781.7, 25.1, 69.2, 170.2, 0, -1..

www.edwith.org/linearalgebra4ai/lecture/24131/ [LECTURE] 정규방정식 : edwith 학습목표 이번 강의에서는 Least Squares Problem을 푸는 방법 중 하나인 정규방정식을 배워보도록 하겠습니다. 그리고 그 해를 유도하는 두 가지 방법을 살펴보는 시간을... - 커넥트재단 www.edwith.org Another Derivation of Normal Equation Normal Equation을 유도하는 방법으로 미분(Derivation)을 이용할 수 있습니다. \(||\mathbf{b}-A\mathbf{x}||\)를 최소화하는 \(\mathbf{x}\)는 \(||\mathbf{b}-A\mathbf{x}||^{2}\)를 최소화하는 \(\mathbf{..

gpu: titan xp gpu driver version: Driver Version: 441.22(cuda 설치 시 설치되는 driver) cuda version: 10.2.1 cudnn version: 7.6.5.32 0. anaconda 설치(Python도 함께 설치됨) 1. conda 환경 생성 conda create -n FairMOT python=3.7 conda activate FairMOT 2. C/C++ 빌드 툴 설치 https://visualstudio.microsoft.com/ko/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=BuildTools&rel=16 3. Cython 설치 pip install --upgrade cython 4. cython-bbo..

https://www.boostcourse.org/ai251/lecture/540328?isDesc=false 인공지능을 위한 선형대수 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org Geometric Interpretation of Least Squares Least Squares는 \(||\mathbf{b} - \hat{\mathbf{b}}||\)를 최소화 할 수 있는 \(\hat{x}\)을 구하는 방법입니다. 여기서, \(\mathbf{b}\)는 우리가 피팅하고자 하는 Ground Truth 벡터이고 \(\hat{\mathbf{b}}\)는 우리의 모델 \(A\hat{x}\)로부터 예측되는 벡터입니다. \(\hat{\mathbf{b}}\)는 죽었다 깨어나도 Col(A) 를 벗어날 수 없습니다..

\(Var(X) = E[(X - \mu)^{2}] \) \(= \underset{x}{\Sigma} (x-\mu)^{2} p(x) \) \(= \underset{x}{\Sigma} (x^{2}-2\mu x +\mu^{2}) p(x) \) \(= \underset{x}{\Sigma} x^{2}p(x)-2\mu \underset{x}{\Sigma} xp(x) +\mu^{2} \underset{x}{\Sigma} p(x) \) \(= E[X^{2}] - 2\mu^{2} + \mu^{2}\) \(= E[X^{2}] - \mu^{2}\) \(E[X+Y] = E[X] + E[Y]\) \(E[aX + b] = aE[X] + b = a\mu + b \) \(Var(aX + b) = E[(aX + b - a\mu - b..

www.acmicpc.net/problem/2075 2075번: N번째 큰 수 첫째 줄에 N(1 ≤ N ≤ 1,500)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 각 줄마다 N개의 수가 주어진다. 표에 적힌 수는 -10억보다 크거나 같고, 10억보다 작거나 같은 정수이다. www.acmicpc.net Priority Queue 와 Min Heap 에 대한 이해가 필요했던 문제입니다. 풀이는 다음과 같습니다. 1. 데이터를 입력 받으며, N번째 데이터까지 Priority Queue(Min Heap)에 데이터를 삽입합니다. 데이터가 N개 까지 주어졌을때, Priority Queue의 Top 원소는 가장 작은 수 이면서 N번째로 큰 수로 생각할 수 있습니다. 2. N+1번째 데이터부터 Priority Queue의 Top..

www.acmicpc.net/problem/1197 1197번: 최소 스패닝 트리 첫째 줄에 정점의 개수 V(1 ≤ V ≤ 10,000)와 간선의 개수 E(1 ≤ E ≤ 100,000)가 주어진다. 다음 E개의 줄에는 각 간선에 대한 정보를 나타내는 세 정수 A, B, C가 주어진다. 이는 A번 정점과 B번 정점이 www.acmicpc.net 자료구조 강의 시간에 얼핏 들었던 최소 스패닝 트리(MST, Minimum Spanning Tree)알고리즘을 공부할겸 해당 문제를 풀어보았습니다. MST 알고리즘은 [알고리즘] 최소 신장 트리(MST, Minimum Spanning Tree)란 게시글과 [알고리즘] Kruskal 알고리즘 이란 게시글을 읽고 개념을 숙지하였습니다. 추가적으로 나동빈님의 강좌를 시청..

www.acmicpc.net/problem/1541 1541번: 잃어버린 괄호 첫째 줄에 식이 주어진다. 식은 ‘0’~‘9’, ‘+’, 그리고 ‘-’만으로 이루어져 있고, 가장 처음과 마지막 문자는 숫자이다. 그리고 연속해서 두 개 이상의 연산자가 나타나지 않고, 5자리보다 www.acmicpc.net 주어진 식에서 '-' 연산자로 묶일 수 있는 부분을 모두 괄호안에 두면 식의 결과값이 최소가 됩니다. 예시) 5+7-4+3+6-2+2 => 5+7-(4+3+6)-(2+2) 사실, 첫 '-' 연산자 뒤에 식은 거들떠 볼 필요도 없이 모두 음수로 두면됩니다. 코드 #include #include using namespace std; int main() { //freopen("1541.txt", "r", std..