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본 논문은 CVPR2021에 게재된 논문이며 texture recogntion(texture, material datatset) SOTA를 달성한 연구입니다. Texture Recognition ? Texture Recognition은 Image classification 분야의 일부로 object(e.g. 강아지,고양이,사슴,트럭,...etc.)가 아닌 texture(체크무늬, 줄무늬, 페이즐, 밧줄, etc.)를 분류하는 작업입니다. object는 하나의 class가 어느정도의 deformation(object의 세부 class, object를 보는 각도, object의 자세 차이)을 가지지만 유사한 shape을 가지므로 global한 shape정보가 주요한 feature로 사용됩니다. 하지만, te..

프로그래머스 '파이썬을 파이썬답게' 강의 정리 https://programmers.co.kr/learn/courses/4008 파이썬을 파이썬답게 본 강의는 파이썬 문법을 이미 알고 있는 분들을 대상으로 만들어졌습니다. ##### 이런 분들께 추천합니다 * 파이썬 문법을 알고 계시는 분 * 알고리즘 문제를 조금 더 쉽게 풀고 싶은 분 * Python 코 programmers.co.kr 1. 몫과 나머지 : divmod() 함수 사용 # 다른 언어 a = 7 b = 5 print(a//b, a%b) # 파이썬 a = 7 b = 5 print(*divmod(a,b)) 2. n진법으로 표기된 string 을 10진법 숫자로 변환하기 # 파이썬 # base(5)진법으로 표기된 num(3212)를 10진법으로 변..

model = custom_LSTM() model = torch.nn.DataParallel(model) with open(os.path.join('C:/Users/' + 'model_1.pt'), 'rb') as f: model.load_state_dict(torch.load(f)) DataParallel 로 학습시킨 모델을 load해서 사용할 때는 위와 같이 torch.nn.DataParallel(model) 코드를 써줘야 error 없이 사용 가능하다.

PyTorch에서 모델 일부분의 학습을막기 위해서는 해당 부분의 매개변수에 대해 requires_grad 속성을 False로 설정하면 된다. 이를 통해 그 매개변수에 대한 gradient가 계산되지 않아 웨이트가 업데이트되지 않는다. 기본적으로 model.named_parameters() 메서드를 사용하여 name과 param을 추출하고 원하는 name의 레이어만 requires_grad를 변경할 수 있다. 모델 프리징 예시 - Resnet 예시 import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models # ResNet-50 모델 불러오기 (pre-trained) resnet50 = models.resnet50(pretrained=Tr..