KalelPark's LAB

Comparison, Generator Comparison을 사용하면, 타입을 간결하게 이터레이션하면서 원소로부터 파생되는 데이터 구조를 생성할 수 있습니다. Comparison은 Generator로 확장하는 것이 가능합니다. Generator는 성능을 향상시키고, 메모리 사용량을 줄이고, 코드의 가독성을 향상시킬 수 있습니다. list comparision을 사용하는 경우, map과 filter를 사용하는 대신에, list에서 바로 생성하는 것이 좋습니다. alt = map(lambda x : x ** 2, a) # don't use even_square = [x ** 2 for x in a if x % 2 == 0] # using list comparison print(even_sqaure) Sequ..

ComputerVision task에서는 Model의 성능을 올리기 위해, Image에 여러가지 Data Augmentation 기법들이 제안됩니다. 이미지를 자르거나, 다른 이미지와 겹치게 함으로써 Image의 덜 중요한 부분까지 focusing하거나, Image의 덜 중요한 부분을 dropout 하도록 합니다. 최근 여러 논문에서는 CutMix, Cutblur, Mixup 등이 소개되고 있는데, 이러한 data augmentation을 만들기 이전에, 기본적으로 이미지를 Patch로 생성한 후, Patch를 섞는 코드를 구현해보도록 하겠습니다. * 예시 Img import random from PIL import Image import torch from torchvision import datase..