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[Python] 2차원 리스트 원소 별로 합치는 방법 - 2차원 리스트를 원소 별로 합치는 방법 아래와 같이 (1, 3) shape의 2차원 리스트가 있다고 가정해보자. a = [[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0]] 우리가 원하는 답은 리스트 a의 원소 별로 합쳐서 새로운 1차원 리스트를 만드는 것이다. 위 예제와 같은 경우에는 sum(a[0]) = 8 sum(a[1]) = 8 sum(a[2]) = 4 이므로 [8, 8, 4] 와 같은 output을 얻고 싶다. 이를 구하는 방법은 다음과 같다. sum_a = list(map(sum, a)) print(sum_a) >> [8, 8, 4] output은 우리가 원하는 대로 [8, 8, 4]가 나온다. 2023. 1. 25.
[Image Inpainting - MAT] metrics 문제에 대하여 현재 Image Inpainting을 목적으로 하는 MAT 모델을 연구하고 있다. https://github.com/fenglinglwb/mat GitHub - fenglinglwb/MAT: MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting - GitHub - fenglinglwb/MAT: MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting github.com Image Inpainting 이란 Image Inpainting이란 이미지 복원 기술을 의미한다. 아래의 그림은 MAT이 발표한.. 2023. 1. 3.
Object Detection, Segmentation 분야에 자주 사용되는 MIoU에 대하여.. MIoU (Mean Intersection over Union) Object detection, Segmentation 분야에서 자주 사용되는 성능 평가 지표이다. 직역하면 IoU 값들에 대한 평균이며, IoU 는 입력 값이 1개일 때 사용하고 MIoU는 2개 이상일 때 사용한다. 딥러닝 모델의 경우 mini-batch 사이즈에 따라 여러 개의 이미지를 평가하기 때문에 MIoU를 주로 사용한다. 1. IoU (Intersection over Union) IoU를 수식으로 나타내면 아래와 같다. 교집합 : 합집합 즉, 합집합에 대한 교집합의 비 라고 이해할 수 있다. Object Detection에서는 IoU 값이 1에 가까울 수록 좋은 성능을 가졌다고 평가한다. IoU 값이 1이라는 의미는 분모와 분자가.. 2022. 12. 22.
[PyTorch] Setting up PyTorch plugin "upfirdn2d_plugin"... 문제 Image Inpainting Task를 하다 Setting up PyTorch plugin "upfirdn2d_plugin"... 문제에 직면했다. 구글링 해보니 stylegan2 에서 종종 발생하는 문제인가보다.. MAT https://github.com/fenglinglwb/MAT GitHub - fenglinglwb/MAT: MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting - GitHub - fenglinglwb/MAT: MAT: Mask-Aware Transformer for Large Hole Image Inpainting git.. 2022. 12. 20.
[Conda] 콘다 업데이트의 위험성.. / CondaSSLError: OpenSSL 아찔했던 경험을 기록함으로써 같은 실수를 반복하기 않게 기억하고자 한다.. CondaSSLError: OpenSSL appears to be unavailable on this machine. OpenSSL is required to download and install packages. 이 문구를 본 사람들도 이 글이 도움이 될 것이다. 회사에서 전시회 등에 사용중인 소프트웨어 시범용 노트북으로 개발중인데 아나콘다로 가상환경을 설치하던 중 아래와 같은 매혹적인 문구를 발견했다. 현재 콘다 버전은 4.11.0 인데 최신 버전이 22.11.1이니 업데이트를 하라는 문구였다. 살짝의 불안함은 있었지만 그냥 업데이트 해버렸다 .. 이게 오늘 나의 정신을 피폐하게 만들지도 모르고.. 얼마 후 업데이트가 완료되어.. 2022. 12. 20.
[PyTorch] CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation 실험도 여러 개 하고.. 장비도 여러 개 사용하다보니 환경 문제에 자주 부딪힌다. 오늘은 DeepFake 오픈소스 좀 돌려보려 했더니 이런 에러가 떴다. 오픈소스 requirements에는 pytorch 1.8.1, cuda 10.2 를 사용해서 # CUDA 10.2 conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch 이 명령어로 설치했었는데.. 이 버전이랑 RTX A5000이랑 안맞나보다ㅜ 결국 노가다로 맞는 버전 찾을 수 밖에ㅡㅜㅠ 아래 명령어로 pytorch랑 cudatoolkit을 지우고 다시 깔아보자. conda uninstall pytorch cudatoolkit PyTorch .. 2022. 12. 12.