rueki

https://github.com/mobaidoctor/polyp-ddpm GitHub - mobaidoctor/polyp-ddpm: Polyp dataset generationPolyp dataset generation. Contribute to mobaidoctor/polyp-ddpm development by creating an account on GitHub.github.com 최근에 마스크 기반 이미지 생성모델이 있을까 찾아보다가 diffusion을 활용한 분야가 GAN보다 좋은 것으로 보여지는 추세라서 medical 이미지에서도 사용한 논문들이 있을까 검색하다가 찾게된 polyp-ddpm 모델이다.paper는 짧은데, 기본 컨셉은 병변 마스크 기반으로 원본 이미지 분포 내에서 다양하게 생성하..

1. OpenVINO 설치 (PIP 기준) - Windows python -m venv openvino_env openvino_env\Scripts\activate python -m pip install --upgrade pip pip install openvino-dev==2023.0.1 - Linux python3 -m venv openvino_env source openvino_env/bin/activate python -m pip install --upgrade pip pip install openvino-dev==2023.0.1 2. pytorch -> ONNX 변환 pytorch 모델을 onnx float32 type의 모델로 변환 먼저 적용 torch.onnx.export(net, x, on..

로컬에서 학습하는 것 모니터링 해당 X 리눅스 서버를 통해서 학습하는 내용 monitoring 확인 시 내 로컬에서 확인하기 위함. ssh -NfL localhost:6006:localhost:6006 "서버 접속자 id"@"서버 주소" 맨 뒤에서 사용하는 서버의 정보에 대한 것만 개별 설정하면 끝. localhost 번호 변경은 사용자 마음. 이 전에 tensorboard를 서버에서 실행시켜줘야한다. tensorboard --logdir="텐서보드 log기록 경로" --port=6006 train 코드에서 tensorboardx를 사용하게 되면 본 폴더 내에 runs라는 기록 저장 폴더가 생긴다. 그 폴더 경로를 logdir에 넣어주면 해당 폴더 내의 실험 기록들이 전부 올라가며, 학습 중인 것도 실시..

1. conda 환경 및 도커 환경 구축 - 토치 환경 체크 후 다 맞춰서 설치할 것 2. mmdetection 설치 및 추가 라이브러리 설치 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -v -e .

isinstance로 모델 타입 확인하기 -save if isinstance(model, (DataParallel, DistributedDataParallel)): torch.save(model.module.state_dict(), model_save_name) else: torch.save(model.state_dict(), model_save_name) -load state_dict = torch.load(model_name, map_location=current_gpu_device) if isinstance(model, (DataParallel, DistributedDataParallel)): model.module.load_state_dict(state_dict) else: model.load_s..

SELECT YEAR(OS.SALES_DATE) AS YEAR, MONTH(OS.SALES_DATE) AS MONTH, UI.GENDER AS GENDER, COUNT(DISTINCT UI.USER_ID) AS USERS FROM USER_INFO AS UI JOIN ONLINE_SALE AS OS ON (UI.USER_ID = OS.USER_ID) WHERE UI.GENDER IS NOT NULL GROUP BY YEAR, MONTH, GENDER ORDER BY YEAR, MONTH, GENDER ASC user id 를 기준으로 inner join 혹은 left join을 하고 요구하는 컬럼 출력

현재 시점을 큐에 넣고 그 다음 좌표값으로 동서남북으로 움직이며 계속 탐색하는 방법으로 접근 다음 좌표의 값이 0이면 패스, 1이면 이전 값에 누적시키며 기록하여 최종 기록 나올 때까지 탐색하게 된다. from collections import deque #bfs 문제 n, m = map(int, input().split()) graph = [] for _ in range(n): graph.append(list(map(int,input()))) #상하좌우 dx = [-1,1,0,0] dy = [0,0,-1,1] def bfs(x, y): #queue 선언 queue = deque() queue.append((x, y)) #큐가 빌 때까지 while queue: x, y = queue.popleft() f..

이번 문제는 순수 구현에 관련된 문제인 것 같은 느낌이다. def solution(n, words): answer = [0, 0] word_arr = [[] for _ in range(n)] for idx, w in enumerate(words): idx_o = idx % n # 첫 단어는 그냥 넣기 if idx == 0: word_arr[idx_o].append(w) else: word_arr[idx_o].append(w) #순서가 0-1-2-0 ~ 이런식으로 반복 # 다시 첫 순서면 이전 순서는 마지막 숫자로 기입 if idx_o == 0: prev = n-1 else: prev = idx_o - 1 #끝말잇기가 안되는 경우 if word_arr[prev][-1][-1] != word_arr[idx_..