프로그래밍선

현대 그래픽스 시스템과 실시간 렌더링, 그리고 컴퓨터 비전/게임 개발 등 다양한 분야에서 핵심적으로 사용되는 용어들1. Graphics (그래픽스) Graphics란 컴퓨터를 이용해 시각적 정보를 생성, 조작, 표현하는 모든 기술과 과정을 말한다. • 컴퓨터 그래픽스는 2D 및 3D 이미지를 생성하는 데 사용되며, 게임, 영화, 디자인, CAD 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 한다. • 그래픽스에는 모델링, 텍스처링, 렌더링, 애니메이션 등 여러 단계가 포함된다.2. Rendering 파이프라인 단계 Rendering 파이프라인은 3D 모델을 2D 이미지로 변환하는 일련의 과정을 말한다.주요 단계 : 모델 변환, 뷰 변환, 투영, 클리핑, 뷰포트 변환, 래스터화, 쉐이딩, 텍스처링, 후처리  1. 모델 ..

pyglet.canvas.xlib.NoSuchDisplayException: Cannot connect to "None"에러 해결 작성 Xvfb :99 -screen 0 1024x768x24 &export DISPLAY=:99glxinfo | grep "OpenGL renderer" 에러나시는분들 openGL 잘 안되는 분들 끝까지 보세유이렇게떠야 잘 연결 된 . 것임 ㅠㅠ(tmpi) ㅇㅇㅇ$ glxinfo | grep OpenGLOpenGL vendor string: NVIDIA CorporationOpenGL renderer string: NVIDIA L4/PCIe/SSE2OpenGL core profile version string: 4.6.0 NVIDIA 550.90.07OpenGL core p..

렌더링된 뷰(합성된 이미지)를 평가하는 데 사용된 네 가지 주요 평가 지표(PSNR, SSIM, LPIPS, MAE/L1)에 대해 수식과 개념 1. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio, 피크 신호 대 잡음비) • PSNR은 원본 이미지와 합성된 이미지 간의 오차를 역으로 나타내는 지표로, 두 이미지가 얼마나 유사한지를 측정한다. • 신호(signal)는 원본 이미지의 정보, 잡음(noise)는 합성된 이미지의 오류로 간주된다. • 높은 PSNR 값은 원본과 합성된 이미지가 매우 유사하다는 것을 의미한다.• 단위: 데시벨(dB)• PSNR 값이 30dB 이상이면 품질이 우수하다고 간주 수식 PSNR은 MSE (Mean Squared Error)를 기반으로 계산한다: 1. MSE (M..

싱글턴(Single-Turn), 멀티턴(Multi-Turn)- 참고 document : https://wikidocs.net/229759 2.1. 구글 제미나이 API 3가지 기본 사용법구글 제미나이 API를 사용하여 제미나이와 메시지를 주고받을 수 있는 방식은 크게 싱글턴 한 가지와 멀티턴 두 가지 를 합해 모두 3가지 형태가 존재합니다. 이 중 싱글턴은 한 …wikidocs.net싱글턴 한 가지와 멀티턴 두 가지, 총 3가지 형태가 존재한다.싱글턴(Single-Turn) : 한 번의 질의/응답으로 완결되는 형태, 텍스트를 완성하거나 인공지능에게 한 번의 명령으로 원하는 결과를 얻고자 할 때 적합멀티턴(Multi-Turn) : 사용자와 인공지능이 여러 차례 메시지를 주고받을 수 있는 형태→ 대화형 인공..

RMSProp (Root Mean Square Propagation)딥러닝 모델에서 경사하강법의 변형으로, 학습률을 자동으로 조정하여 빠르고 안정적인 수렴을 도모하는 최적화 알고리즘으로, RMSProp는 Adagrad의 단점을 보완한다.RMSProp 배경, Adagrad 한계Adagrad는 각 파라미터에 대해 학습률을 조정하여 희소한 특징을 가진 데이터셋에서 잘 작동한다.그러나 모든 기울기 제곱을 누적하기 때문에 학습이 진행될수록 학습률이 지나치게 작아져 0에 가까워지고 학습이 멈출 수 있다.→ RMSProp : 기울기의 제곱 누적합을 지수 이동 평균으로 대체RMSProp 원리1. 기울기 제곱의 지수 이동 평균 계산:E[g^2]t=βE[g2]t−1+(1−β)(gt2)E[g^2]_t : 시간 t에서 기울기..

모멘텀(Momentum) ?확률적 경사 하강법(SGD, Stochastic Gradient Descent)에 가속도 항을 추가하여 기울기의 관성 효과를 반영하는 최적화 기법.SGD의 단점을 보완하고 더 빠르고 안정적으로 최적점에 도달할 수 있게 한다.모멘텀의 원리이전 단계의 기울기 업데이트를 일정 부분 기억하여 현재 단계의 업데이트에 반영하는 것.이를 통해 최적화 과정에서 기울기의 변동을 완화하고 더 빠르게 수렴할 수 있다.모멘텀은 물리학에서의 운동량과 유사한 개념으로, 관성을 활용하여 최적화 경로를 더 부드럽고 효율적으로 만들어준다.수학적 정의모멘텀을 적용한 SGD의 업데이트 방식 :모멘텀 항 업데이트 : v_t : 현재 모멘텀 값gamma : 모멘텀 계수, 일반적으로 0.9 정도로 설정η : 학습률∇..

경사하강법(Gradient Descent) :손실 함수의 기울기(gradient)를 사용하여 모델의 가중치를 업데이트하는 최적화 알고리즘가중치가 손실 함수의 값을 최소화하는 방향으로 이동시키는 것기울기 계산 (Gradient Calculation): 손실 함수 L(θ)의 현재 가중치 θ에 대한 기울기 ∇L(θ)를 계산가중치 업데이트 (Weight Update): 기울기에 학습률(learning rate) η을 곱한 값을 현재 가중치에서 뺀다.θ←θ−η∇L(θ)업데이트된 가중치를 사용하여 다시 손실 함수의 기울기를 계산, 이 과정을 반복. 모델의 가중치는 점차 손실 함수를 최소화하는 방향으로 조정됨.학습률이 너무 크면 최적점에 도달하지 못하고 발산/진동 할 수 있으며, 너무 작으면 수렴 속도가 느려질 수 ..

헷갈렸던 내용 정리 경사하강법, 확률적 경사하강법1. 확률적 경사하강법은 모든 데이터를 사용해서 업데이트 한다. → Nono2. 전체 데이터  (X, y)(X,y) 를 쓰지 않고 미니배치  (X \textstyle _( \textstyle _b \textstyle _), y \textstyle _( \textstyle _b \textstyle _))(X(b),y(b)) 를 써서 업데이트 하므로 연산량이  \frac bnn**b 로 감소한다. (단,  nn 은 자연수)3. 딥러닝의 경우 확률적 경사하강법이 경사하강법보다 실증적으로 더 낫다고 검증되었다.4. 확률적 경사하강법은 데이터의 일부를 가지고 파라미터를 업데이트하기 때문에 연산자원을 좀 더 효율적으로 활용하는데 도움이 된다.5. 확률적 경사하강법은 ..

현재 연구중인 behavior classification과 관련하여sceleton을 좀 더 보완하는 방법을 알아보고자 DeepLabCut 코드 실행을 해봤다. DeepLabCut ?동물의 행동을 파악하기에 적합한 모델 중 하나로 DeepLabCut이 있다.DeepLabCut은 깊은 신경망과 전이학습을 통해 효율적인 자세 추정을 한다.행동을 파악하기에 적합한 특성을 가진다. 이러한 특성을 가진 DeepLabCut 모델을 통해 반려동물의 행동분류를 위한 신체 좌표 추출 방법으로도 사용한다. 생명 바이오 연구 하시는 분들이 자주 사용하는 툴 중 하나. 파이썬 코드로 돌리거나 쉽게 GUI 사용하는 방법도 있다. 1) 빠르게 git clone하면 굳이 파일 하나하나 다운 안받고도 로컬에 싸그리 불러올 수 있는 아..

The Multi-Agent Behavior Dataset: Mouse Dyadic Social Interactions 논문을 읽다가 few shot learning에 대해 나왔는데 잘 모르는 개념이라 적어본다.https://arxiv.org/abs/2104.02710Few shot learning이란,(O) “Few”한 데이터도 잘 분류할 수 있다(X) “Few”한 데이터로 학습을 한다  Few-shot Learning을 배우기 위한 용어Training Set 2) Support Set 3) Query imageTraining Set : 구분하는 방법을 배움, 모든 클래스의 샘플 수가 많은 setSupport Set : 레이블링된 적은 수의 image setQuery image 가 주어질 때, Quer..