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Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation

이번에 소개 드릴 연구는 Facebook Research에서 진행한 MaskFormer의 후속 연구인 Mask2Former로 논문의 공식 명은 Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation 으로 CVPR 2022에 소개 되었습니다. 기존 Image segmentation의 테스크인 Semantic/Instance/panoptic Segmentation을 하나의 아키텍쳐에서 학습 할 수 있도록 Universal Architecture를 제안합니다. TL;DR * 기존 segmentation 연구들은 각 테스크(

ddclient를 통한 DDNS 세팅

ddclient를 통한 DDNS 세팅

이번에 서버를 서울에서 대전으로 옮기면서 DDNS (Dynamic DNS)를 세팅하기로했다. 글쓴이는 유동 IP를 받아 서버를 구성하고있는데, 현 거주지와 서버가 설치된 장소가 거리가 있어 혹여나 발생할 수 있는 IP 변경(정전 등)에 빠르게 대응하기 위함이였다. 참고로 본 내용은 cloudflare를 ddclient로 세팅한다. ddclient ddclient는 다양한 DNS 서버에서 DDNS를 사용할 수 있는

MIC: Masked Image Consistency for Context-Enhanced Domain Adaptation

이번 포스팅은 DAFormer/HRDA의 저자로 유명한 Lukas Hoyer의 CVPR 2023 출판 논문 MIC: Masked Image Consistency for Context-Enhanced Domain Adaptation 입니다. MIC는 자체적인 Masked Image Consistency (MIC) Module을 통하여 target image의 디테일한 visual appearance를 unsupervised learning으로 학습합니다. Introduction UDA 방법론들은 최근 몇 년 동안 크게 발전해 왔습니다. 그럼에도 불구하고 여전히

🪖 석사 전문연구요원 훈련소 후기

논문을 서브미션하고 좀 쉬어볼까 했더니, 어떻게 알았는지 군사 소집 훈련 영장이 날라왔다. 소집일을 확인하니 한달 후인 7월. 날씨가 너무 더울까봐 걱정이 되었지만, 연구소도 당장 급한 일이 없고 논문 리뷰도 기다릴 겸 후딱 다녀오기로 했다. 입소 준비 입소를 앞두고 awesome-nonsan을 통해 준비물을 확인했다. 아래는 내가 준비했던 물품이다. * 캐리어: 처음에는 캐리어를 훈련소에

Let's encrypt SSL 인증서 자동 갱신하기 (Cloudflare)

Let's encrypt SSL 인증서 자동 갱신하기 (Cloudflare)

홈서버를 새로 구축하면서 SSL 키를 자동으로 등록하는 방법을 기록해 두고자 한다. 나에 경우에는 cloudflare를 DNS 서버로 사용하고있다. 일반적으로 SSL 인증서 발급에 사용하는 Let's encrypt는 DNS 기반 인증을 통해 SSL 인증서를 발급해주는데, Cloudflare의 Global API Key를 발급 받으면 certbot을 통해 자동으로 인증서를 발급/갱신 할 수 있다. 우선 certbot과 python3-certbot-dns-cloudflare을 설치한다.

여러개의 docker-compose 등록하기

여러개의 docker-compose 등록하기

지난번 구축한 홈서버에 점점 서비스들이 많아지면서 어떻게 서비스를 관리하면 좋을지 고민이 되기 시작했다. 기본적으로 docker-compose로 컨테이너를 관리하고 있었는데 서비스가 많아지면서 docker-compose.yml 파일이 점점 무거워지고 하나의 서비스만 종료를 하고 싶어도 전체 시스템을 다운해야했다. /app ├─ docker-compose.yml ├─ nginx ├─ gitlab ├─ ghost └─ docker-registry $ docker-compose up -d # 모든 시스템 온라인 $ docker-compose down # 모든 시스템

🤦‍♀ 80 포트가 열리지 않는다

🤦‍♀ 80 포트가 열리지 않는다

최근 홈서버를 구성하고 블로그를 시작했다. 참고로 본 블로그는 ghost 플랫폼을 docker에 build하여 서비스 하고있다. 웹 개발로 먹고살았던 과거가 있어 별로 어렵지 않게 설치할 수 있었다. (본인은 현재 다른 도메인의 연구를 하고있지만, 과거 웹개발 경력이 있다) 모든 설치를 완료하고 이제 외부 망 테스트를 위해 작업 중이던 맥북의 와이파이를 연결 해제하고 아이폰

🏠 홈서버를 구축했다

🏠 홈서버를 구축했다

내가 홈서버를 구축한 이유는 다음과 같았다. * Custom Private Docker Registry * Documentation Archiving Server * GitLab Private Server * Blog 사실 저 네 가지는 굳이 홈서버를 구성하지 않더라도 크지 않은 비용으로 이용할 수 있는 구독 서비스들이 넘처난다. 다만, 직접 운영하는 홈서버는 필요에 맞추어 뜯어 고칠 수 있다는 자유도 측면의 메리트가 존재한다. 블로그의 경우에도

Contrastive Deep Supervision

이번에 소개할 논문은 ECCV2022에서 ORAL paper로 선정된 “Contrastive Deep Supervision” 입니다. 제 1저자로 소개된 Linfeng Zhang의 과거 연구들 살펴보면 Knowledge Distillation(KD)에 대한 연구들이 많은 것을 볼 수 있습니다. 본 연구에서도 마찬가지로 KD에 대한 흥미로운 결과를 제시합니다. Contrastive Learning and Deep Supervision 본 논문의 제목과 같이 본 논문은 Contrastive

Cross Pseudo Supervision: Consistency Regularization을 위한 간단하지만 강력한 방법론

안녕하세요, 오늘 소개할 논문은 중국 Peking University에서 연구한 Semi-Supervised Learning 관련 논문으로 논문의 제목은 Semi-Supervised Semantic Segmentation with Cross Pseudo Supervision 입니다. 본 논문은 21년 6월에 CVPR 2021에 Accept된 논문으로 등재 8개월 만에 24개의 논문에서 인용을 되었습니다. Semi-supervised Learning 인공지능 모델을 학습하기 위해서는 학습을 위한 데이터 가공이 필요합니다. 현재까지도 수

Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision

최근의 CNN 기반의 많은 연구들이 진행되어오면서, Vision분야의 여러 테스크(Image Classification, Object Detection, Semantic Segmentation..)에서 놀라울 정도의 발전을 이루었습니다. 이들 중 Semantic Segmentation의 연구는 자율주행 및 로보틱스 연구에 유용하게 적용이 될 수 있습니다. 하지만, Semantic Segmentation 학습을 위한 데이터 레이블링은 픽셀레벨로 작업을 진행해야하기 때문에, 데이터 획득에 대한 노동과 경제적