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[import os] 파일 호출, 삭제, 생성 명령어. 1. 파일 경로 join을 활용한 호출.import ostest_path = './dataset/video'file_name = 'basketball_1'path= os.path.join(test_path, 'YouTubeClips', file_name)  2. 특정 path 삭제.     -주의사항 : shutil.rmtree 는 path 하위 디렉토리의 모든것을 삭제함으로 주의 해야함.import osif os.path.exists(path): shutil.rmtree(path)  3. 폴더 생성.    - os.makedirs 는 하위 디렉토리의 폴더까지 한번에 생성할 수 있음.       ex) mkdir의(폴더 생성 명령어) 경우 path= './a/b' 를 하면 a폴더가 없다면 b를 생성.. 2024. 5. 26.
[Image Captioning] 이미지 캡셔닝 튜토리얼 들어가기전에..1. 이미지 캡셔닝에 대한 원리는 알고 있다는 전재하에 서술함.2. 모델은 Encoder는 Resnet50, Decoder는 GRU를 사용함.3. Flickr8k 데이터셋 사용함. (Download:  https://www.kaggle.com/datasets/adityajn105/flickr8k)4. 이미지 캡셔닝 과정은 크게 2가지 과정으로 구성된다.     1).  전처리 과정 - text (caption) 전처리     2). 모델 설계 및 학습.  Step1.  전처리 과정 - 토큰화 (단어 토큰화 적용)1. 필요 모듈 importimport pandas as pdimport torchimport torch.nn as nnfrom torch import optimfrom torch... 2024. 5. 19.
[VScode] 익스텐션 추천 1. Bluloco light    - 밝은색 테마, 내가 찾아본것중에는 가장 깔끔하고 좋음  2. One Dark Theme    - 어두운 테마, 내가 찾아본것중에는 가장 깔끔하고 좋음 3. Error lens    - 코드 작성할 때 잘못된 부분에 대해서 빨간색으로 명시해줌. 4. Excel viwer    - 데이터를 확인하거나 처리할때 엑셀파일을 열어야 하는데 vscode에서는 행, 열이 맞게 안열림( 데이터 길이에 따라..)       하지만 Excel viwer 익스텐션은 엑셀파일처럼(행,열이 정렬된 상태로) Vscode에서 열어줌. 5. github copilot    - 코드 작성하는 시간을 확실하게 줄여줌.        -> 장점 : 단순 작업을 코드로 작성할때던, 함수가 햇갈리거나 등.. 2024. 5. 15.
[논문리뷰: 핵심개념만] Oscar: Object-semantics aligned pre-training for vision-language tasks (내 연구에 필요한 정보만..작성함) 2024. 5. 5.
[Pytorch, Huggingface] Pretrained Model 의 특정 Layer 만 Freeze 하기 ► Pretrained되어 있는 모델을 load를 하면 Freeze(bias=False)되어 있는 것도 있고 Trainable한 파라미터(bias=True) 인 것도 있다.     어떤 문제를 해결할 것이냐에 따라 Freeze가 유용할수도 있고 아닐 수도 있다.  이번 글에서는 Freeze를 하는 방법에 대해 소개와 동시에 필요한 layer만 Trainable하게 설정하는 방법을 알아보겠다.   → 특정 layer만을 Trainable 하게하는 방법은 다음과 같다.     1. 모든 layer에 대해 False로 설정 (=Freeze).    2. 그 후 원하는 layer들에 대해서만 True로 설정.   1.  모델로드→ DETR모델 활용중from transformers import DetrForObj.. 2024. 4. 28.
[Pytorch, Huggingface] Pretrained Model 의 특정 Layer 만 추출 목차모델 로드특정 Layer 만을 추출backbone 모델추출구체적인 특정 layer만 추출  1. 모델 로드from transformers import DetrForObjectDetectionmodel_DETR= DetrForObjectDetection.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50", revision="no_timm")# Model 의 key 값 확인for i in model_DETR.state_dict().keys(): print(i)   → model 의 key 값 출력 결과model.backbone.conv_encoder.model.embedder.embedder.convolution.weightmodel.backbone.conv_encoder.m.. 2024. 4. 26.

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