관심있는 주제(225)
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Object Detection에서 Data Augumentation Tool 소개
https://blog.paperspace.com/data-augmentation-for-bounding-boxes/?fbclid=IwAR132UulElBLFflTPa8aF0S-zREgXr3rgh4SrGKelsds_Mld_S4MNt9a7xQ Data Augmentation For Bounding Boxes: Flipping How to adapt major image augmentation techniques for object detection purposes. We also cover the implementation of horizontal flip augmentation. blog.paperspace.com
2019.05.23 -
hidden layer 수와 Node를 몇개나 해야 할 지에 대한 글
https://stats.stackexchange.com/questions/181/how-to-choose-the-number-of-hidden-layers-and-nodes-in-a-feedforward-neural-netw?fbclid=IwAR3cWv4ULiZAQpAIyvRDY_KbgUT2G4g9BirZFUxI9Jho6uUHarqpqLgTQYk How to choose the number of hidden layers and nodes in a feedforward neural network? Is there a standard and accepted method for selecting the number of layers, and the number of nodes in each layer, in..
2019.05.23 -
LSTM AutoEncoder를 사용해서 희귀케이스 잡아내기
도움이 되셨다면, 광고 한번만 눌러주세요. 블로그 관리에 큰 힘이 됩니다 ^^ 우리 데이터는 많은데, 희귀 케이스는 적을 때 딥러닝 방법을 쓰고 싶을 때, AutoEncoder를 사용해서 희귀한 것에 대해서 탐지하는 방법론으로 대체한다고 한다. 이런 방법론을 써야지 노말한 데이터를 다 사용할 수 있으니 말이다. 이제는 만약에 내가 가진 데이터가 시계열성을 가진 데이터면 어떻게 해야 할까?? 기존 방식을 사용하게 되면 시간적인 변수를 고려하지 못하게 된다. 그러므로 이번에는 시간 부분도 고려해서 향상한 모델인 LSTM AutoEncoder 방법을 사용해보자. 1. 일단 LSTM을 위한 데이터 정제 2. 모델링 3. 희귀 케이스 어떻게 잡는지? 일단 LSTM이 뭘까? LSTM은 RNN의 일종으로써 , 타임 ..
2019.05.23 -
[Review] Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks for Multivariate Time Series - 1
GAN과 Anomaly Detection에 대해서 찾아보다가 나온 논문인데, 이게 또 이전에 포스팅한거랑 또 연관이 있고 다 꼬리에 꼬리를 무는 것만 내가 찾는 기분...? https://paperswithcode.com/paper/anomaly-detection-with-generative-adversarial https://github.com/LiDan456/GAN-AD Cyber-Physical Systems 는 로봇, 의료기기,등 물리적인 실제의 시스템과 사이버 공간의 소프트웨어 및 주변환경을 실시간으로 통합해주는 시스템이라고 합니다!! 그러한 CPSs 시스템 점점 복잡해지고 있다고 합니다. 그래서 cyper attack을 막는 목적으로 머 sensor같은 것도 장착되어있다 합니다. 하지만 기존의..
2019.05.19 -
[Review] REAL-VALUED (MEDICAL) TIME SERIES GENERATION WITH RECURRENT CONDITIONAL GANS - (1)
2017 12년도에 나온 논문이지만, 이 논문을 이용해서 파생된 논문들이 있고 Time-Series에서 RNN과 GAN을 합쳐서 사용한 것 같아서 일단 보려고 합니다. 개인적으로 여기서 RNN을 어떻게 활용하는지 궁금하더라고요. https://paperswithcode.com/paper/real-valued-medical-time-series-generation https://github.com/ratschlab/RGAN 이 구조에서 파생된 논문 1 https://arxiv.org/pdf/1901.04997.pdf https://github.com/LiDan456/MAD-GANs 이 구조에서 파생된 논문 2 https://paperswithcode.com/paper/anomaly-detection-wit..
2019.05.19 -
Augmentation for small object detection
최근에 OCR을 공부를 해야 해서, 일단 논문은 거의 안 읽고.... 일단 구현하고 Pretrained 하는 데 초점을 맞추고 있는데요. 실제로 타겟이 굉장히 작은 것들이 포함되어있어서 얘네들이 이미 가진 툴에서 너무 작아서 없애버리는 기분을 느껴서 찜찜하고 애네를 어떻게 Augumentation을 해야 하나 찾다고 우연히 이 논문을 발견돼서 읽어보기로 했습니다. 여기서는 MS COCO 데이터를 사용하고 실제로 머 확인을 해보니 작은 Ground-truth 객체와 예측을 한 것에서 threshold가 굉장히 낮다고 합니다. 이 저자들은 2가지로 추측했다고 합니다. 작은 이미지 만이 작은 개체를 포함하고 있으며, 작은 개체가 포함 된 각 이미지 내에서도 충분히 나타나지 않습니다. 그래서 제안한 방법은 다음..
2019.05.18 -
머신러닝 모델 학습시키기전에 마인드부터 어떻게 해야할지?
“Train Your Mind Before Training the Machine” by Ravi chandra https://link.medium.com/MpIo3skaMW “Train Your Mind Before Training the Machine” A place where words matter link.medium.com It was all madness of going through ML courses, Google/Youtube, slithering through bulky statistics and math books, biting hard nuts of differential calculus and logarithms, working through Python and code librar..
2019.05.18 -
어떻게 언제 왜 Normalize Standardize Rescale 해주는지??!
도움이 되셨다면, 광고 한번만 눌러주세요. 블로그 관리에 큰 힘이 됩니다 ^^ 보통 데이터를 분석 시, https://data-newbie.tistory.com/121 Neural Network를 학습하기 전에 Normalize를 왜 해줘야 할까? medium을 보다가 평소에 관심을 가진 주제에 대한 글이 있어서 보기로 하였습니다. 단순 번역일 것 같으니, 원본은 아래에 링크를 남겼습니다! 실제로 기존에 뉴럴 넷을 학습시킬 때는 다 데이터를 normalize를 해.. data-newbie.tistory.com 일단은 Neural Network를 학습을 시 킬 때, 좀 더 학습을 빠르고 안정되게 하기위해서 해주는데요! 이번에는 좀 더 넓은 범위에서 왜 Normalize , Standardize , Resc..
2019.05.18 -
Neural Network를 학습하기 전에 Normalize를 왜 해줘야 할까?
medium을 보다가 평소에 관심을 가진 주제에 대한 글이 있어서 보기로 하였습니다. 단순 번역일 것 같으니, 원본은 아래에 링크를 남겼습니다! 실제로 기존에 뉴럴 넷을 학습시킬 때는 다 데이터를 normalize를 해줍니다. 금액이든 , 나이든 변수 같은 것을 다 0 주변으로 모아준다는 이야기죠 보통 그렇게 하면 장점이 있다고 합니다. 학습이 빨라진다. 수렴을 빨리한다. 참고로 요즘은 sigmoid activation을 NN에서는 거의 안 쓴다고 합니다. 다 알다시피, backpropagation 문제도 있죠? Vanishing gradient 나 exploding gradient 이 글에서는 tanh 와 sigmoid로 비교를 합니다. 결론은 tanh가 좋다는 겁니다. Sigmoid (=logisti..
2019.05.17 -
Data Synthesis based on Generative Adversarial Networks [2018] 논문 리뷰 - 2
이전에 1편은 여기에 있습니다! https://data-newbie.tistory.com/103?category=686943 Data Synthesis based on Generative Adversarial Networks [2018] 논문 리뷰 - 1 이 논문을 보는 이유 저번에 리뷰를 했던 https://data-newbie.tistory.com/98?category=686943 GAN 논문에서 해당 논문이 Table 데이터에 CNN 적용했다는 글을 보고 읽기 시작했다. 일반적으로 Table 같은 정형. data-newbie.tistory.com 저번 시간을 아주 간단하게 요약하면 다음과 같습니다. tabular data에 CNN을 적용할 수 있는 구조로 형태를 바꿉니다. Generator , Di..
2019.05.16 -
Data Synthesis based on Generative Adversarial Networks [2018] 논문 리뷰 - 1
이 논문을 보는 이유 저번에 리뷰를 했던 https://data-newbie.tistory.com/98?category=686943 GAN 논문에서 해당 논문이 Table 데이터에 CNN 적용했다는 글을 보고 읽기 시작했다. 일반적으로 Table 같은 정형 데이터에 CNN은 적용하는 사례는 거의 못 봤지만 개인적으로 적용하면 어떻게 될까 항상 궁금했다. 여담이지만, 실제로 먼가 같은 인풋에 여러 개의 Layer를 입힌 다음에 concat을 해서 convolution1d를 해봤는데, 결과는 공유를 못 할 정도로 엉망이었다. 또 저자를 확인해보니 한국분들이 많으셔서, 굉장히 반가웠다.(나만..) 개요 이 논문은 다른 사람들에게 데이터를 공유 시 프라이버시에 대한 걱정이 중요해서 이것을 어떻게 해결할지에 대한..
2019.05.12 -
Anomaly Detection Using VAE
일단 neural network 기반으로 하는 것이 아닌 일반적인(?) ML로 Anomaly Detection을 해주는 패키지부터 소개해드리겠습니다. 종류는 엄청나게 많습니다. https://pyod.readthedocs.io/en/latest/ Welcome to PyOD documentation! — pyod 0.7.0 documentation [AJHuszarPvdH12]JHM Janssens, Ferenc Huszár, EO Postma, and HJ van den Herik. Stochastic outlier selection. Technical Report, Technical report TiCC TR 2012-001, Tilburg University, Tilburg Center for Co..
2019.05.11