데이터를 사랑하고 궁금해하는 기록쟁이입니다! 😉 Super Data Engineer가 되는 그날까지🏃‍♀️ 화이팅!

2022년/Developement

요근래 영상처리 모델링을 좀 진행했었다. 이를 조금 정리해보려한다. 모델은 다음 문제를 해결해야했다. 1.내가 작업해야할 모델링의 데이터들은 real-time detection 이 이루어져야했다. 2. Object의 이동속도가 상당히 빨랐기때문에 Detection Time 또한 최소화해야했다. 3. Object가 겹치는 경우가 상당히 많았다. 1. real-time detection 1-Stage detector와 2-Stage detector란? 직선을 기준으로 위가 2-Stage Detector들이고 아래가 1-Stage Detector들이다. Regional Proposal과 Classification이 순차적으로 이루어진다. Regional Proposal 이란? 기존에는 이미지에서 object ..

2022. 5. 31. 10:51

2019년

아래 가이드를 참조했다. https://cloud.google.com/ml-engine/docs/tensorflow/distributed-tensorflow-mnist-cloud-datalab 이 예제 코드는 Cloud ML Engine에서 비동기식 업데이트로 데이터 병렬 교육을 한다. 전체 모델이 모든 worker 노드와 공유된다. 각 노드는 mini batch 처리와 동일한 방식으로 학습 데이터 세트의 일부분을 독립적으로 기울기 벡터를 계산하고 이는 parameter server에 수집이 된다. 아래 그림과 같이 ML engine에서 분산 된 교육 작업을 수행하고 datalab으로 예측을 실행한다. 텐서보드로 시각화까지 해보장 앞부분은 설정과 데이터를 다운로드 받는 부분이므로 쉽다. 앞부분의 설정이 ..

2019. 2. 22. 19:47