The Beautiful Future

TFRecord 을 읽는방법에 대해 살펴보자!cifar10 예제에서는 class Cifar10DataSet(object):는 클래스에서 저장해 두었던 TFRecord 를 알맞게 읽어드리도록 설계되어있다.CIFAR10을 이미 train.tfrecords, validation.tfrecords, eval.tfrecords로 이미 저장해놨고필요에 따라 위 세계중 하나를 택해서 사용한다. 1. tfrecords 읽는 방법dataset = tf.contrib.data.TFRecordDataset(filenames).repeat()위는 tfrecords와의 인터페이스를 마련했다고 보면 될것 같다.이제 데이터를 어떻게 읽을지 방법을 제공하는 parser와 몇개씩 읽을지 쓰레드 개수 , 버퍼크기를 map을 이용하여 지..

cifar 10 estimator 예제를 살펴보자!https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10_estimator우선 READ.md부터 읽어보면 TF 1.2.1 이상버전을 설치하라고 한다.그리고 cifar10 db를 받아서 TFRecord file을 만들라고 한다. TFRecord은 학습시 대량의 이미지를 빠르게 읽을 수 있게해주는 포멧이다.$python generate_cifar10_tfrecords.py --data-dir=${PWD}/cifar-10-data을 실행하면 이미지를 다운로드하고 TFRecord도 만들어 준다는데 일단 이것부터 살펴보자 1. CIFAE 이미지 다운로드 텐서플로우에서 다운로드는 functio..

우분투 2 우분투 방법http://laptops.eng.uci.edu/software-installation/using-linux/configure-ubuntu-for-x11-forwarding

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetichttps://towardsdatascience.com/types-of-convolutions-in-deep-learning-717013397f4d

ssh soulhyuk@ml1.snowcorp.com#vnc- XRDP 란통신프로토콜제공해준다.포트번호는 3389설치$sudo apt-get install xrdp- vnc 서버참고한 블로그https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=engcang&logNo=221189076518&redirect=Dlog&widgetTypeCall=true&directAccess=false- 설치$sudo apt-get install gnome-panel vnc4server-처음 실행 시 비번 설정, 실행할때마다 접속 가능한 디스플레이를 생성한다. 나중에 접속시 IP:1 or IP:2 이런식으로 번호를 이용 접속가능하다.$vnc4server- 비번 바꾸기$vncpassswd- 서버종료, ..

1. MS COCO 학습데이터 준비하기1.1 annotation 다운로드** MS COCO 사이트에서 다운로드instances_train-val2014.zipinstances_train2014.jsoninstances_val2014.jsonimage_info_test2014.zip image_info_test2014.jsonimage_info_test2015.zip image_info_test2015.json image_info_test-dev2015.json ** https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/tree/master/data 여기서 다운로드https://dl.dropboxusercontent.com/s/s3tw5zcg7395368/instances_val..

### LayerSetUp channel_axis_ = 1 // n c h wfirst_spatial_axis = channel_axis_ + 1 // h , wnum_spatial_axes_ = 4 // n c h w num_output_ = num of filtersconv_out_channels_ = num_output_ weight_shape0 = conv_out_channels_weight_shape1 = conv_in_channels_ / group_weight_shape2 = kernel_hweight_shape3 = kernel_w conv_out_spatial_dim_ = top_h * top_wkernel_dim_ = kernel_c *kernel_h * kernel_wweight_of..

## 참고 싸이트-왕초보 깃https://nolboo.kim/blog/2013/10/06/github-for-beginner/- 명령어 총정리https://blog.outsider.ne.kr/572 ### Git 설치$sudo apt-get install git-core ### 환경설정$git config --global --list$git config --global user.name "xxxx"$git config --global user.email "xxxx@naver.com"$git config --global color.ui "auto" ### 원리** project file -> stage -> commit ** .gitignore file : 관리 안할 파일 리스트** HEAD는 현재 브랜치..

### Introduction그동안 우분투에서 메모장 같은 gedit으로 간단한 코딩만하다가 괜찬은 툴 알아봐야지 알아봐야지만 하다가 드디어 사용하기로 맘먹고 찾아보던 중 !Atom이란 editor를 선택했다. 이유는 일단 Ubuntu에서 SouceTree라는 아주 널리 사용되고 있는 Git연동툴이 지원안되는데 지원을 어느정도 해줘서그리고 유아이가 맘에든다.그리고 Github에서 개발된 IDE라고해서 좀 신뢰가 가서이다. ### How to installhttp://tipsonubuntu.com/2016/08/05/install-atom-text-editor-ubuntu-16-04/ ## 단축키 정리ctrl+, : settingsctrl+shift+p: search allctrl+9: git 설정창 ##..

Getting Started with OpenCL on Androidhttps://arrayfire.com/getting-started-with-opencl-on-android/Use OpenCL in Android camera preview based CV applicationhttps://docs.opencv.org/trunk/d7/dbd/tutorial_android_ocl_intro.html opencl 초기화 잘 정리 되어있음http://ypangtrouble.tistory.com/entry/OpenCL-%ED%94%8C%EB%9E%AB%ED%8F%BC-%EB%94%94%EB%B0%94%EC%9D%B4%EC%8A%A4-%EC%BB%A8%ED%85%8D%EC%8A%A4%ED%8A%B8

Shmuel Winograd. Arithmetic complexity of computations, volume 33. Siam, 1980 page.39에 컨볼루션 연산을 줄일수있는 minimal filtering algorithm이 정리되어있다.?!FIR filter: 출력이 다시 입력으로 들어가지 않는 필터, 반대는 IIR 필터로 출력이 다시 입력으로 들어감.r-tap FIR filter: r차원 벡터로 쉽게 생각하자.r-tap FIR filter를 가지고 m개의 output을 출력하는 Winograd FFTs는 F(m,r)로 표현되며 사용되는 곱연산은 뮤기호를 사용 로 표현된다.즉, F( # of output, filter dim)으로 볼 수 있다.Winograd FFTs의 핵심은 연산량을 줄이는 ..

Conditional Random Field(CRF) 가 뭘까? 0. 도움을 받은 자료들 [1] http://www.lsi.upc.edu/~aquattoni/AllMyPapers/crf_tutorial_talk.pdf 1. 일단 어떤 문제에 적용되는지 살펴보자. ( 차근 차근 접근해 보자 )- 일반적으로 시퀀스데이터로 부터 시퀀스를 예측하는데 사용된다.- 순서가 있는 또는 한개가 아닌 여러개의 데이터 묶음에 적용 될수 있겠다.- 여기서 순서는 시간적 또는 공간적 등과 같은 순서로 생각할 수 있겠다.- 아래와 같은 문제를 예로 들 수 있겠다.from [1] 2. CRF은 당연히 확률 모델이다.( 누가 이걸 모르나... )- 이름에 Conditional 이 들어간 이유는 조건부 확률 분포 모델이 사용되기때문..

## 파일리스트 만들기find /home/file_directory > file_list.txt ## 폴더안에 파일개수 세기$ ls folder_location | wc -l ## tar options-c : 파일을 tar로 묶음-p : 파일 권한을 저장-v : 묶거나 파일을 풀때 과정을 출력-f : 파일이름을 지정-x : 압축풀기-z : gzip으로 압축하거나 해제함-C : 경로를 지정 ## tar를 이용한 자료 복사$ tar cvf - . | (cd /new ; tar xvf -) ## tar 압축 풀기$ tar -xvf xxx.tar -C /destination$tar -xvzf xxx.tar.gz -C /destination$tar -xzvf xxx.tgz -C /destination ## tar..

*** install android studio https://linuxconfig.org/how-to-install-android-studio-on-ubuntu-16-04-xenial-xerus-linux *** install ndkhttps://developer.android.com/ndk/downloads/index.html *** profile#android export ANDROID_HOME=/home/jsh/Android export PATH=$ANDROID_HOME/Sdk/tools:$ANDROID_HOME/Sdk/platform-tools:$PATH export ANDROID_NDK=$ANDROID_HOME/android-ndk-r14b

1. 저자Hao Li, University of MarylandAsim Kadav, NEC Labs America 2. 요약 3. 프루닝의 민감도 영향력커널(2D) 같은 feature map 크기를 가지는 단계 -> 풀링 또는 스트라이드 2 이상 등으로 같은 크기.같은 단계에 있는 레이어들은 유사한 민감도를 가지고 있다. -> (a)를 보면 상단 레이어(8-13)가 슬로프가 가파르고 하단 레이어들이 슬로브가 완만함논문 저자는 같..

Adam: Adaptive Moment Estimation ** Original Paper- ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION ** 정리 잘되어있는 블로그http://shuuki4.github.io/deep%20learning/2016/05/20/Gradient-Descent-Algorithm-Overview.html ** 설명RMSProp과 Momentum 방식을 합친 알고리즘Momentum과 유사하게 Gradient의 지수평균을 저장\( m_{t} = \beta_{1}m_{t-1} + (1 - \beta_{1})\nabla_{\theta}J(\theta) \)RMSProp과 유사하게 Gradient의 제곱을 지수평균으로 저장\( v_{t} = \beta_{2..

https://en.wikipedia.org/wiki/Rotation_formalisms_in_three_dimensions#Conversion_formulae_between_formalisms

http://myandroidarchive.tistory.com/3

** MainActivity Class public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); DrawOnTop mDraw = new DrawOnTop(this); setContentView(R.layout.activity_camera_preview); addContentView(mDraw, new LayoutParams(LayoutParams.WRAP_CONTENT, LayoutParams.WRAP_CONTENT)); }} ** DrawOnTop Classclass DrawOnTop extends View { public Vertex pt2 = new Vertex( 300, 690, true, 0); pu..

http://taehoonkoo.tistory.com/137