Arc Lab.'s Blog

[업데이트 2018.11.03 19:19] GitHub에 소스 코드를 올릴 때 100M 이상 파일 올려야 하는 상황에서 오류가 발생하여 방법을 찾아보던중, git-lfs를 통해 대용량 파일을 업로드하는 방법을 찾게 되었습니다. 기본적으로 아래와 같은 절차로 진행합니다. (Mac 기준) 1) ./install.sh아래의 주소로 접속하여 git-lfs를 다운로드 및 ./install.sh 실행하여 설치합니다. https://git-lfs.github.com 2) git lfs install위와 같이 git-lfs을 셋업합니다. Updated git hooks. Git LFS initialized. 3) git clone xx.gitsource code를 원하는 디렉토리에 git으로부터 clone합니다. 4)..

[업데이트 2018.11.02 17:42] Caffe에서 Layer관련 C++코드에 대해 디버깅 메세지를 확인해야 할 때가 있는데, 기존 코드를 살펴보면 Google Logging Library(GLog)를 사용하도록 되어 있습니다. 특정 위치에 로그가 생성되게 하기 위해서는 Ubuntu home directory로 이동후, .bashrc 파일을 열어 아래와 같이 GLog Path를 추가합니다. (/tmp path에 생성 되도록 추가) 다음과 같이 원하는 위치에 로그 파일이 생성됩니다. * 참고[1] https://codeyarns.com/2017/10/26/how-to-install-and-use-glog/

[업데이트 2018.11.02 11:10] Tsinghua-Tencent 100K Benchmark 사용 방법에 대한 내용을 아래의 GitHub에 정리하였습니다. - GitHub : https://github.com/asyncbridge/tsinghua-tencent-100k * 참고[1] https://github.com/asyncbridge/tsinghua-tencent-100k

[업데이트 208.11.02 17:49] Caffe에서 로그를 확인하기 위한 방법입니다. Caffe C++ 코드내에 GLog의 경우는 별도로 생성되는 GLog를 통해 확인 할 수 있습니다. (GLog post) ./build/tools/caffe train --solver=/path/to/my_solver.prototxt 2>&1 | tee your_name.log subprocess.call(".build/tools/caffe train You/solver/path 2>&1 | tee You/log/path", shell=True) * 참고 : https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/0x8h97Si-Lk

[업데이트 2018.10.12 14:07] 45번째 요약할 논문은 "Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects"(https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/10615/106151E/Feature-fused-SSD-fast-detection-for-small-objects/10.1117/12.2304811.full?casa_token=He4OZZBG8XcAAAAA%3aK1w2ht7N9Mp_T3LYYhn_a3GgKSOreXxa9cWSXYuxxWQanVMDSJ5XE6nn2_WaEHxP1voaF8RT9w) 입니다. 본 논문의 Introduction에 대한 내용 요약입니다. 1. Intro..

[업데이트 2018.10.12 13:14] 44번째 요약할 논문은 "A CLOSER LOOK: SMALL OBJECT DETECTION IN FASTER R-CNN"(https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8019550) 입니다. 본 논문의 Introduction에 대한 내용 요약입니다. 1. Introduction 요약현재 Fast(er) R-CNN과 같은 object detection 파이프라인의 경우 deep neural network 기반으로 구성되어 있습니다. 비선형 활성 함수 적용 등 convolution을 여러번 거치면서 점점 더 추상적인 특징을 추출하게 됩니다. 이러한 convolution 과정중에 max-pooling을 수행하면서 feature ..

[업데이트 2018.10.25 16:32] Caffe에서 model 정의 등을 위해 사용되는 prototxt파일에 대해 visualization을 해볼 수 있는 웹사이트입니다. https://dgschwend.github.io/netscope/quickstart.html network 구조에 대해서 보여주며, 각 레이어별로 파라메터 사이즈 등 상세한 정보를 테이블로 보여줍니다.아래의 스크린샷은 Caffe에서 제공하는 AlexNet에 대한 caffe/models/bvlc_alexnet/deplay.prototxt 파일을 visualization한 결과입니다. 추가로 찾은 사이트 : http://yanglei.me/gen_proto/ * 참고[1] https://dgschwend.github.io/netsc..

[업데이트 2018.09.27 14:27] 1. 베이스 논문 [논문 요약 40] Traffic-sign detection and classification in the wild (http://arclab.tistory.com/205) 2. 베이스 논문을 인용한 논문 A Real-Time Chinese Traffic Sign Detection Algorithm Based on Modified YOLOv2(https://ieeexplore.ieee.org/document/8310023) 3. 주요 내용 요약 3.1. 연구 내용 파악- 무엇에 관한 연구인가?Computer vision분야의 object detection 및 segmentation에 대한 연구이며, CNN (convolutional neural..

[업데이트 2018.09.27 14:15] 1. 베이스 논문 [논문 요약 40] Traffic-sign detection and classification in the wild (http://arclab.tistory.com/205) 2. 베이스 논문을 인용한 논문 A Real-Time Chinese Traffic Sign Detection Algorithm Based on Modified YOLOv2(http://www.mdpi.com/1999-4893/10/4/127) 3. 주요 내용 요약 3.1. 연구 내용 파악- 무엇에 관한 연구인가?Computer vision분야의 object detection에 대한 연구이며, Chinese traffic sign detection 알고리즘에 대해 제안하고 있..

[업데이트 2018.09.24 16:41] 1. 베이스 논문 [논문 요약 40] Traffic-sign detection and classification in the wild (http://arclab.tistory.com/205) 2. 베이스 논문을 인용한 논문 Detecting Small Signs from Large Images (https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8102940) 3. 주요 내용 요약 3.1. 연구 내용 파악- 무엇에 관한 연구인가?Computer vision분야의 object detection에 대한 연구이며, 교통 표지판과 같은 매우 작은 크기의 사물 인식을 주제로 작성된 논문입니다. 본 논문에서 제안한 patch-level의 o..