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KalelPark's LAB
StaticMethod, ClassMethod 알아보기 ClassMethod - 데코레이터를 사용해서 클래스에 메서드를 선언하면 해당 메서드는 클래스 메서드가 되며, 첫번째 매개 변수로 클래스 인스턴스가 아닌 클래스 자체가 넘어오게 됩니다. 관행적으로 cls라고 부르며, 클래스 메서드는 cls를 통하여 속성(attribute)에 접근하거나, 클래스 메서드를 호출할 수 있습니다. 하지만, 인스턴스 메서드와 달리 인스턴스 속성에 접근하거나 다른 인스턴스 메서드를 호출하는 것은 불가능합니다. class User: def __init__(self, email, password): self.email = email self.password = password @classmethod def fromTuple(cls..
GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract Fine Grained Classification은 여러 하위 범주에 속하는 객체를 인식하는 것을 목표..
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Logsumexp - 지정된 차원 dim으로부터, 입력 텐서의 각 행에 대한 합계 지수 로그를 반환합니다. 이후, 계산은 수치적으로 안정화 됩니다. 사용하는 이유? - 매우 작은 양수나 매우 큰수를 나타내는 한 가지 방법으로는 Log를 활용하는 것이다. 하지만, 덧셈은 약간의 trick이 필요하다. (LogSumExp Trick이 필요합니다.) 두 큰 수 Exp(800) 와 Exp(900)을 더하고자 한다. 문제는, Log에서 덧셈은 곱셈처럼 간단하지 않습니다. (컴퓨터에서 정확하게 나타내는 것이 불가능합니다.) 그리하여, 각각의 큰 2개의 수를 2개의 수 중 최소 값으로 각각의 수를 나누고, 다시 2개의 수를 더한 후 log를 취한 다음, 이전에 나눈 최소 값을 더해주면 된다. - 이러한 방식을 활용하..
GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract 본 논문은, Visual representation을 위한 Contrastive learning을 위한..
* 본 논문에서, 활용되는 내용입니다. (참고하시기 바랍니다.) https://kalelpark.tistory.com/45 [ 논문 리뷰 ] Unsupervised Learning of Visual Representations by Solving Jigsaw Puzzles GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVis kalelpark.tistory.com Jigsaw Permutations Table - Self Supervised Le..
Calculating Distance - Python의 Scipy(Calculating pair-wise distance)를 활용해서, 각 원소 간 짝을 이뤄 거리를 계산합니다. - pdist() : return condensed distance matrix Y (축소된 거리를 반환합니다.) - cdist() : returns M by N distance Matrix (원소간 쌍을 이루어, 거리를 계산합니다.) pdist와 다르게, 두 개의 행렬을 받을 뿐만 아니라, 거리 행렬(condensed distance Matrix)을 반환합니다. * 여러가지 거리 측정 방식을 제안합니다. (하단의 링크를 참고하시기 바랍니다.) EX> from scipy.spatial.distance import cdist, p..