딥러닝 공부방

1012번 유기농 배추 www.acmicpc.net/problem/1012 1012번: 유기농 배추 차세대 영농인 한나는 강원도 고랭지에서 유기농 배추를 재배하기로 하였다. 농약을 쓰지 않고 배추를 재배하려면 배추를 해충으로부터 보호하는 것이 중요하기 때문에, 한나는 해충 방지에 www.acmicpc.net 파이썬 풀이 import sys sys.setrecursionlimit(10**6) input = sys.stdin.readline T = int(input()) def search(x,y): if x = M or y = N: return if graph[x][y] == 0: return graph[x][y] = 0 # 탐색한 배추는 0으로 갱신 # 동서남북 탐색 ..

백준 7576번 토마토 www.acmicpc.net/problem/7576 7576번: 토마토 첫 줄에는 상자의 크기를 나타내는 두 정수 M,N이 주어진다. M은 상자의 가로 칸의 수, N은 상자의 세로 칸의 수를 나타낸다. 단, 2 ≤ M,N ≤ 1,000 이다. 둘째 줄부터는 하나의 상자에 저장된 토마토 www.acmicpc.net 파이썬 풀이 import sys import collections input = sys.stdin.readline N, M = map(int, input().split()) graph = [list(map(int, input().split())) for i in range(M)] queue = collections.deque() # bfs를 위한 queue 생성 dx, d..

안녕하세요! 오늘 읽은 논문은 CornerNet, Detecting Objects as Paired Keypoints 입니다. CornerNet은 두 쌍의 특징점(keypoints)를 사용하여 객체의 바운딩 박스를 예측하는 모델입니다. 두 쌍의 특징점은 좌촉 상단 모서리, 우측 하단 모서리를 의미합니다. 특징점을 기반으로 바운딩 박스를 생성하기 때문에 앵커 박스를 사용할 필요가 없습니다. 앵커 박스가 없는 detection 모델이라니..!! 신기하네요. ㅎㅎ CornerNet은 앵커박스를 사용하지 않고도 다른 모델을 뛰어넘는 성능을 보여줍니다. 특징점을 검출하기 위해 pose estimation에서 사용하는 hourglass를 backbone으로 사용합니다. hourglass의 출력값에 좌측 상단 특징점..

voc dataset을 pytorch에서 제공하는 사실을 알고 계셨나요?! 저는 최근에 알게 되었는데요..ㅎㅎ 알기 전까지 많은 삽질을 했습니다..! pytorch에서 제공하는 voc dataset을 활용하는 방법에 대해 정리한 게시글이 없어서 한번 정리해보도록 하겠습니다! object detection을 공부하시는 분들에게 많은 도움이 됬으면 합니다. dataset을 불러오고, transforms를 적용한 뒤에 dataloader를 생성해보도록 하겠습니다. 필요한 라이브러리를 import 합니다. from torchvision.datasets import VOCDetection from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont from torchvision.transform..

백준 1687번 숨바꼭질 www.acmicpc.net/problem/1697 1697번: 숨바꼭질 수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 www.acmicpc.net 파이썬 풀이 import sys import collections input = sys.stdin.readline N, K = map(int,input().split()) # 수빈이와 동생 위치 입력 받기 queue = collections.deque() # bfs를 위한 queue 생성 queue.append(N) # 시작 지점 N dist = collect..

백준 2667번 단지번호붙이기 www.acmicpc.net/problem/2667 2667번: 단지번호붙이기 과 같이 정사각형 모양의 지도가 있다. 1은 집이 있는 곳을, 0은 집이 없는 곳을 나타낸다. 철수는 이 지도를 가지고 연결된 집의 모임인 단지를 정의하고, 단지에 번호를 붙이려 한다. 여 www.acmicpc.net 파이썬 풀이 import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) graph = [list(input().rstrip()) for i in range(N)] # 그래프 생성 visited = [[0] * N for i in range(N)] # 방문 정점 houses = [] house = 0 def search(i, j): # 탐색 gl..

안녕하세요! 오늘 읽은 논문은 RefineDet, Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 입니다. RefineDet은 1-stage 모델과 2-stage 모델의 장점을 모두 활용한 모델입니다. 실제 모델 구조를 보면, 1-stage 로 식별해야 할지 2-stage로 식별해야 할지 상당히 애매한 구조를 갖고 있습니다. 논문 저자는 1-stage 모델이라고 표현하네요. 대신에 Two-Step Cascaded Regression이라는 표현을 사용합니다. RefineDet RefineDet은 2가지 모듈로 구성되어 있으며, 이 두 모듈을 연결해줄 block이 존재합니다. 첫 번째 모듈은 ARM(anchor refinement module)이며 A..

2178번 미로 탐색 www.acmicpc.net/problem/2178 2178번: 미로 탐색 첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다. www.acmicpc.net 파이썬 풀이 import sys import collections input = sys.stdin.readline N, M = map(int,input().split()) graph = [[0] * (M) for i in range(N)] visited = [[0] * (M) for i in range(N)] # 방문 노드 기록 queue = collections.deque() # 큐 queue.append((0,0)) ..

코드 출처 [1] https://github.com/JWarmenhoven/ISLR-python [2] https://github.com/emredjan/ISL-python 선형 회귀(Linear Regression) 필요한 라이브러리 import # 필요한 라이브러리 import import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import scale import sklearn.linear_model as skl_lm from sklearn.metrics import m..

안녕하세요! 이번에 읽어볼 논문은 Soft-NMS, Improving Object Detection With One Line of Code 입니다. NMS 문제점 [Object Detection] 비-최대 억제(NMS, Non-maximum Suppression)를 이해하고 파이토치로 구현하기 안녕하세요! 이번 포스팅에서는 비-최대 억제(NMS,Non-maximum Suppression)을 알아보도록 하겠습니다. 비최대 억제를 이해하기 위해서는 IoU(intersection over unio)에 대한 개념을 알아야합니다. IoU에.. deep-learning-study.tistory.com Soft-NMS는 NMS의 문제점을 개선하기 위해 제안되었습니다. NMS에는 어떤 문제점이 존재할까요?? 동일한 클..