Category: Machine Learning

Machine Learning . Voice Analysis

[번역] Baidu Deep Voice: Part 2 – 학습 (Training)

On April 9, 2019 by

Deep Voice 파트 1 링크 이 글은 저자(Dhruv Parthasarathy)의 허락을 받아 번역하여 게시하는 글입니다. 원문은 https://blog.athelas.com/baidu-deep-voice-explained-part-2-training-810e87d20047에서 확인할 수 있습니다. 원작자를 ‘나‘로 표기하였습니다, ‘최근‘이라는 단어는 2017년 3년을 기준이므로 지금(2019년)과의 차이가 있을 수 있음을 미리 밝힙니다. Arxiv 링크: https://arxiv.org/abs/1702.07825 기관: Baidu Research Baidu의 TTS 시스템에 딥러닝을 적용시켰던 Deep Voice에 대한 두번째 포스팅이다. 이 포스팅에서 우리는, 레이블링한 데이터를 Read More

Machine Learning . Voice Analysis

[번역] Baidu Deep Voice: Part 1 – Text-to-speech 파이프라인(The Inference Pipeline)

On March 27, 2019 by

들어가며 이 글은 2017년 3월에 작성된 내용으로, 딥러닝 모델, 알고리즘의 발전 속도를 생각해보면 2년간의 차이는 상당히 크다고 볼 수 있다. 그러나 개인적으로 음성에 대한 딥러닝 연구는 이미지 처리에 비해 잘 와닿지 않아, Mask R-CNN의 번역처럼, 그 기초를 다지는데 도움이 되지 않을까하여 번역을 시작해본다. (2019년 3월 24일) 이 글은 저자(Dhruv Parthasarathy)의 허락을 받아 번역하여 게시하는 글입니다. Read More

Machine Learning . Medicine . Programming . Python

Mask R-CNN을 이용한 고막 검출 연구 (The semantic segmentation approach for normal and pathologic tympanic membrane using deep learning)

On January 9, 2019 by

bioRxiv 링크: https://www.biorxiv.org/content/early/2019/01/10/515007   위 연구는 2018년 10월 대한이비인후과학회 학술대회에서 처음 발표했습니다. 11월 중순 부터 투고를 진행했으나 두어차례 reject이 되면서 시간이 너무 지체되는 것 같아 preprint form으로 먼저 업로드하였습니다. 빠르게 최신 모델이 발표되는 가운데, 그 속도를 따라잡지 못하는 개인 연구자들은 아무래도 ‘어떻게 내가 갖고 있는 데이터를 적용시켜 결과를 얻을 수 있을까?’ 가 중요한 문제인 것 Read More

Machine Learning . Programming

[번역글] Image Segmentation에 대한 짧은 이야기: R-CNN 에서 부터 Mask R-CNN 까지

On April 15, 2018 by

  제 첫 deep learning 연구를 아카이브에 올렸습니다. Mask R-CNN을 이용한 고막 검출 연구 (The semantic segmentation approach for normal and pathologic tympanic membrane using deep learning) 들어가기에 앞서 이글의 원문은 2017년 4월 23일, Dhruv Parthasarathy가 작성한 A Brief History of CNNs in Image Segmentation: From R-CNN to Mask R-CNN 입니다. 원작자의 허락을 받고 번역하였음을 Read More

Machine Learning . Python

4. Cocoapi setup @ python 3.5

On April 6, 2018 by

Stackoverflow를 보면 python3에서는 작동이 안된다고들 하는데, 어쩌다보니 실행이 되는 듯해서 기록에 남긴다. 1. pip에서 git를 이용하기 위해 git를 설치 (base) > conda install -c anaconda git   2. Visual Studio 2017용 Build Tool을 여기서 찾아서 다운로드 받는다. (https://www.visualstudio.com/ko/downloads/?rr=http%3A%2F%2Flandinghub.visualstudio.com%2Fvisual-cpp-build-tools)   3. cocoapi Python 버전 설치: https://github.com/philferriere/cocoapi (env) > pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 명령어로 진행, 디펜던시 오류가 나는 Read More

Machine Learning . Python

3. 한 단계를 넘어간다.

On March 21, 2018 by

참 해보고나면 별거 아니지만, 시행착오가 많다. (1) Class activation map (2) 그리고 이것을 뽑아내기 위해 마지막 convolution layer를 통과한 결과와 마지막 FCN을 통한 계산.   좌측은 성대로 판별된 사진이고 우측은 그렇지 않은 사진 우측에도 성대로 추정할 수 있는 부위가 있으나, 그 부분의 level이 낮게 나옴으로써 대칭적인 결과를 확인할 수 있었다.     Read More

Machine Learning . Monolog . Programming

On going

On March 15, 2018 by

ResNet50 모델을 기반으로 돌린 나의 데이터. Overfitting 문제인지 아니면 그냥 부진한 학습의 문제인지, Epoch을 50까지 늘렸는데, 한 에폭당 3분씩 걸리니, 예상 소요 시간이 2시간 30분이다. 그래픽 카드가 좋으면 더 빨리 연산이 될 테니, 돈으로 시간을 사는 것이겠거니. 1080 Ti 갖고 싶다.   뭔가 빨리 좋은 결과가 나와야 이 내용으로 포스팅도 하고 그럴텐데, 시작부터 이 모양이니 Read More

Machine Learning . Python

Visualizing Keras Model: ImportError 에러 해결방법

On March 14, 2018 by

Reference : http://www.codesofinterest.com/2017/02/visualizing-model-structures-in-keras.html 윈도우 + 아나콘다 + Keras 사용시 모델을 Visualize 할 때 발생하는 에러에 대한 해결책.     원래 간단하게는 pip install pydot pip install graphviz 를 설치한 뒤에 from keras.utils.visualize_util import plot plot(model, to_file=’model.png’) 하면되나, ImportError가 발생해버린다. 이를 해결하기 위해서는, pydot은 pip로 설치하고, graphviz는 공식 사이트(https://www.graphviz.org/ )에서 윈도우 설치판을 다운받도록 하고 설치한다. (설치경로 Read More

Machine Learning . Programming . Python

2. Anaconda Tensorflow GPU 버전 설치 (2019.4 수정)

On March 8, 2018 by

Reference : https://medium.com/@hussnainfareed/setup-an-environment-for-machine-learning-and-deep-learning-with-anaconda-in-windows-5d7134a3db10 GPU: 2018. 3월에는 1080ti, 2019년 4월에는 Titan V 였습니다. 0. Visual Studio 설치 (2019.4 추가) CUDA 9.0에서는 어떤 버전까지 지원했는지를 모르겠지만, CUDA 10.0으로 다시 설치하다보니, Visual Studio IDE를 설치해야 CUDA가 설치가 되는데, 최신버전은 Visual Studio 2019이나, 이 경우 CUDA 10에서 인식을 못해, 설치시 ‘Not compatible’이라는 경고창이 뜬다. https://www.visualstudio.com/ko-kr/downloads/download-visual-studio-vs 이 페이지 아래로 조금만 Read More

Machine Learning . Python

1. 맥북으로는 어림없다.

On March 5, 2018 by

<오늘의 실험> 무려! 딥러닝 수준에 다가가지도 못하는 몇년전의 LeNet-5 모델을 이용해 한번 작업을 구성하였다. 단순 성대 검출모델로서 라벨링된 이미지를 1, 안된 이미지를 0 으로 잡고. C1 : 440,440,1 (channel) > 220,220,6 S2 : 220,220,6 > 110,110,6 (Maxpooling) C3 : 110,110,6 > 110,110,16 S4 : 110,110,16 > 55,55,16 FCN5 : 55x55x16 > 128 FCN6 : 128 Read More

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