에러 ) The kernel appears to have died. It will restart automatically.

에러 The kernel appears to have died. It will restart automatically. 주피터노트북에서 matplotlib을 이용하여 시각화할 때 커널이 죽는 현상 plt.imshow(heatmap, cmap='hot') 해결 아래 코드만 한번 실행해주면 된다. import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" 이제 다시 matplotlib 라이브러리를 이용하여 시각화해보면 잘 나옴 매번 저렇게 입력하기 귀찮으면 시스템 환경변수에 들어가서 사용자변수와 시스템 변수에 아래와 같이 설정하면 매번 위의 코드를 실행하지 않아도 된다. KMP_DUPLICATE_LIB_OK TRUE 해결!

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• · 2024. 4. 15.
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한 장으로 정리한 Diffusion model 원리

드디어 diffusion의 원리를 겉핥기정도라도 이해해보았다. 아직 공부자료가 많이 없어서 힘들었고 이렇게까지 확률을 파고든적이 있었나 싶다... 그리고 이건 그중에서도 정말정말 도움이 많이 되었던 유튜브 강의다. YouTube 위 교수님 덕분에 diffusion 모델을 차근차근 따라가며 이해할 수 있었다. 정말정말 감사합니다. 나처럼 원초적인 이해부터 필요한 사람들도 있겠다 싶어 diffusion모델을 공부하며 정리했던걸 공유하고자 한다.... $q(x_t|x_0)$의 직관적인 개념부터 하나하나 정리해놓았다. A4용지 한면 분량이 나왔는데 대부분의 개념은 위 교수님강의로부터 얻었고, gpt와 구글을 가스라이팅해서 내가 이해한 내용까지 최대한 많이 담으려고 노력했다. 저도 공부하는 처지라 잘못된 내용이 ..

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• · 2024. 3. 25.
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Drawing CAM

CAM을 그리는 코드인데 bakward함수가 없어서 내 문제 해결할 수 있을 것 같음 (test시에 gradient를 계산해야 하는 상황.. torch.no_grad를 써야 gpu메모리 문제없이 학습가능해서) cam def cam(model, cam_topk=1, images=None, labels=None, truncate=False, shift=0.0): if images is not None: _ = model.forward(images) if labels is None: _, labels = torch.topk( model.pred, k=cam_topk, dim=1, largest=True, sorted=True) labels = labels[:, [cam_topk-1]] labels = labe..

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• · 2023. 4. 25.
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Extract bounding box from cam

GitHub - won-bae/rethinkingCAM: Official implementation of Rethinking Class Activation Mapping for Weakly Supervised Object Loca Official implementation of Rethinking Class Activation Mapping for Weakly Supervised Object Localization (ECCV 2020) - GitHub - won-bae/rethinkingCAM: Official implementation of Rethinking Class Ac... github.com github 코드에서 cam으로부터 bounding box를 추출하는 부분을 따왔다. 예상은 했다만 코..

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• · 2023. 4. 25.
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[python] heatmap - gradcam

모델의 activation visualization 부분을 분석해보자. simple_grad_cam def simple_grad_cam(features, classifier, target_class): """ calculate gradient map. """ features = nn.Parameter(features) logits = torch.matmul(features, classifier) logits[0, :, :, target_class].sum().backward() features_grad = features.grad[0].sum(0).sum(0).unsqueeze(0).unsqueeze(0) gramcam = F.relu(features_grad * features[0]) gramcam =..

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• · 2023. 4. 11.
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ECA-Net 정리 자료 모음

GitHub - BangguWu/ECANet: Code for ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks GitHub - BangguWu/ECANet: Code for ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks Code for ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks - GitHub - BangguWu/ECANet: Code for ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolut..

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• · 2022. 12. 22.
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