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[Pytorch 스크래치 코드] Custom Dataset, DataLoader ➢ Pytorch 에서 dataset을 쉽게 다룰 수 있도록 모듈을 제공하고 있다. 아래와 같이 두가지 Step으로 구성 된다. ❏ (Step1) CustomDataset 뼈대 - 데이터셋 상속 from torch.utils.data import Dataset # 데이터셋 상속 class CustomDataset_name(Dataset): #데이터 전처리 과정 작성. def __init__(self): pass # 데이터의 길이 (총 샘플수) 작성. def __len__(self): pass # 전처리 된 데이터셋을 인덱스(idx)에 맞게, Pytorch Tensor 형태로 반환 함. def __getitem__(self,idx): pass ❏ (Step2) DataLoader 뼈대 중요 파라미터 설명:.. 2023. 11. 26.
[MediaPipe] Gesture Recognition 을 이용한 모션인식 ❏ 목적: 제스쳐를 통한 제어 (맨 아래 github 들어가면 모든 코드 확인가능함) ❏ Mediapipe Gesture Recognition 간단설명 이미지로 손을 학습하나 생각할 수 있으나 그게아니였다.. 손에 대한 관절 포인트(= landmark) 21개를 이미 다 학습을 시켜놓아서 손을 보면 실시간으로 손의 좌표(x,y,z) 따주는것임. where, x는 가로, y 세로, z 는 카메라로 부터의 거리. 학습에 사용되는 feature = landmark data[21 *3] + landmark visibility[21]+ 손가락 각도 데이터[15개] =총 99개 ❏ 모델 : CNN- LSTM 데이터를 수집을 많이 한것도 아니고 모델이 깊은것도 아닌데. 생각보다 잘되더라..( 카메라 각도와 손의 각도.. 2023. 11. 18.
[논문 리뷰 : 서베이] Multimodal Learning With Transformers: A Survey 논문링크: https://arxiv.org/abs/2206.06488 Multimodal Learning with Transformers: A Survey Transformer is a promising neural network learner, and has achieved great success in various machine learning tasks. Thanks to the recent prevalence of multimodal applications and big data, Transformer-based multimodal learning has become a hot topic in AI arxiv.org ❏ 글 목차 (논문 목차 아님, 중요하고 필요로 하는 정보만 읽고 정리함) : .. 2023. 11. 11.
[논문리뷰 : 코드] Swin Transformer : Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows class SwinTransformer(nn.Module): r""" Swin Transformer A PyTorch impl of : `Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows` - https://arxiv.org/pdf/2103.14030 Args: img_size (int | tuple(int)): Input image size. Default 224 patch_size (int | tuple(int)): Patch size. Default: 4 in_chans (int): Number of input image channels. Default: 3 num_classes (int): Number of classe.. 2023. 11. 6.
[Pytorch] 모델 생성시, super().__init__() 파이토치를 활용해서 모델을 만들면 항상 Super(class명, self).__init__() = Super().__init__() 를 해주었는데 어떤 기능을 하는건지 확인을 해보았다. (뒤의 두개는 같은 기능임) import torch.nn as nn # Neural Network, activation function 모듈의 기본 클래스 import torch class model_name(nn.Moudle): def__init__(self): super(model_name,self).__init__() self.layer_1=nn.Linear( in_features=32, out_features=16 ) def forward(self,x): x=self.layer_1(x) return x ➢ 부모 클.. 2023. 11. 1.
[논문리뷰 : 개념] Swin Transformer : Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 논문 링크 : https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Liu_Swin_Transformer_Hierarchical_Vision_Transformer_Using_Shifted_Windows_ICCV_2021_paper ICCV 2021 Open Access Repository Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer Using Shifted Windows Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Baining Guo; Proceedings of the IEEE/CVF International Conference o.. 2023. 10. 30.

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