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트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드 | Transformer Architecture Guide 트랜스포머 아키텍처 완벽 가이드트랜스포머란 무엇인가?트랜스포머(Transformer)는 2017년 Vaswani 외 연구진이 "Attention is All You Need" 논문에서 소개한 신경망 아키텍처로, RNN이나 LSTM 같은 순차적 모델을 대체하면서 자연어처리 분야에서 혁신을 일으켰습니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention)을 통해 문장의 전 범위를 병렬적으로 처리하며, 긴 입력 문장을 이해하고 학습하기 어려웠던 문제를 효과적으로 해결합니다. 또한 이전 알고리즘들이 병렬 처리가 힘들었던 부분도 함께 해결합니다.1. 트랜스포머 구성 요소와 RNN/LSTM의 한계 극복트랜스포머는 인코더와 디코더로 이루어진 구조로, 각 블록은 다음의 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:셀프 어텐션.. 2025. 5. 8.
Python 데코레이터 완벽 가이드 | 고급 파이썬 문법 Python에서 데코레이터는 함수나 클래스를 래핑(wrapping)하여 그 동작을 수정하거나 확장할 수 있는 강력한 기능입니다. 데코레이터는 고급 메타프로그래밍 기법 중 하나이며, 주로 로깅(logging), 인증(auth), 캐싱(caching), 측정(metrics), 트레이싱$\text{(tracing)}$ 등의 작업에서 활용됩니다. 본 문서에서는 파이썬 데코레이터의 문법과 가능한 모든 사용 사례를 설명합니다.1. 데코레이터의 기본 문법def my_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print("Before function call") result = func(*args, **kwargs) print("Aft.. 2025. 5. 7.
Python with 문법 완벽 가이드 Python의 with 문은 리소스 관리와 예외 처리를 간결하게 처리할 수 있도록 도와주는 문법입니다. 파일, 네트워크 연결, 데이터베이스 등 외부 리소스를 사용할 때, 해당 리소스를 자동으로 열고 닫아주는 역할을 합니다.1. 기본 사용법with open('example.txt', 'r') as file: data = file.read() print(data)위 예제에서는 example.txt 파일을 읽기 모드로 열고, 내용을 읽은 후 자동으로 파일을 닫습니다. 이는 try-finally 블록을 사용하는 것보다 간결하고 안전합니다.2. 컨텍스트 매니저란?with 문은 컨텍스트 매니저와 함께 사용됩니다. 컨텍스트 매니저는 __enter__()와 __exit__() 메서드를 구현하여 리소스의 설정.. 2025. 5. 7.
RF-DETR 알고리즘 심층 분석 및 DETR, D-FINE과의 비교 RF-DETR (Region-Focused DETR)은 2025년 4월에 발표된 최신 객체 탐지 알고리즘으로, 기존의 DETR (DEtection TRansformer) 구조가 갖는 느린 수렴 속도와 지역 정보 부족 문제를 해결하고자 고안되었습니다. 여기서는 RF-DETR의 주요 기여점과 아키텍처를 상세히 분석하고, DETR 및 최신 개선 모델인 D-FINE과의 차이를 심도 있게 비교합니다. 또한 성능 평가 결과를 기반으로 실제 적용 가능성과 효율성 측면에서의 장단점을 정리합니다.DETR의 한계점DETR은 객체 탐지를 위해 Transformer 구조를 도입함으로써 앵커 박스와 NMS(Non-Maximum Suppression) 없이 end-to-end 학습이 가능하도록 만든 혁신적인 구조입니다. 그러나 .. 2025. 5. 6.
정확도, 정밀도, 재현율, F1 Score: 분류 모델 성능 지표의 이해 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 개발할 때 가장 기본적으로 요구되는 요소는 해당 모델이 실제 문제를 얼마나 잘 해결하는가입니다. 하지만 "정확하다"는 것을 수치로 표현하려면 적절한 성능 측정 지표가 필요합니다. 단순한 정확도(Accuracy)만으로는 모델의 성능을 판단하기 어려운 경우가 많습니다. 특히 클래스 불균형이 심한 데이터셋에서는 정확도가 높은데도 불구하고 실제로는 쓸모없는 모델일 수 있습니다.예를 들어 암 환자 진단 모델을 만든다고 가정해봅시다. 전체 환자 중 99%가 건강한 경우, 모든 사람을 "건강함"이라고 예측해도 정확도는 99%입니다. 하지만 암 환자를 놓치는 심각한 문제를 내포하고 있죠. 이럴 때 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 Score와 같은 지표들이 더 의미 .. 2025. 5. 6.
D-FINE: 객체 탐지의 새 지평을 여는 DETR 기반 알고리즘 D-FINE은 기존 Transformer 기반 객체 탐지 모델(DETR 계열)들이 겪던 경계 상자 회귀와 느린 수렴 문제를 해결하고자 개발된 최신 알고리즘입니다. 이 글에서는 D-FINE의 핵심 메커니즘인 FDR (Fine-grained Distribution Refinement)과 GO-LSD (Global Optimal Localization Self-Distillation)을 중심으로, 그 구조와 기술적 기여, 성능 비교, 그리고 YOLOv12와의 차별성을 자세히 분석합니다.1. D-FINE의 등장 배경과 문제의식DETR(Detection Transformer)은 객체 탐지에서 앵커와 NMS를 제거한 획기적인 모델로 각광받았으나, 실전 적용에는 몇 가지 약점이 있었습니다. 대표적으로:수렴 속도가 매.. 2025. 5. 6.
MLflow 사용법과 예제 - 딥러닝/머신러닝 실험 관리 및 MLOps 모니터링 가이드 MLflow를 활용한 딥러닝/머신러닝 실험 관리 및 모니터링MLflow란 무엇인가?MLflow는 오픈소스로 개발된 머신러닝 실험 관리 플랫폼으로, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습, 평가, 배포에 이르는 전체 생명주기를 일관되게 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 복잡한 모델 개발 과정에서 다양한 실험이 반복되며 하이퍼파라미터, 데이터 버전, 소스코드, 모델 아키텍처 등이 지속적으로 바뀌는데, 이를 효과적으로 추적하지 않으면 실험 결과의 재현성이나 모델 성능 개선이 어려워집니다.MLflow는 이를 해결하기 위해 다음과 같은 네 가지 핵심 컴포넌트를 제공합니다:MLflow Tracking: 실험의 메타데이터(파라미터, 메트릭, 모델, 로그 등)를 저장하고 비교할 수 있는 기능MLflow Projects: 재.. 2025. 5. 5.
이미지 분류 모델 - 모델 저장, 추론, 하이퍼파라미터 튜닝까지 ResNet-18을 활용한 이미지 분류: 고도화된 학습 전략 및 추론 시스템 구현이 글에서는 이전 이미지 분류 (Image Classification) 모델 학습 '이미지 분류 모델 가이드: ResNet18 파인튜닝'의 후속 내용으로 이전 글의 내용을 먼저 보시길 바랍니다.1. 하이퍼파라미터 설정딥러닝 모델 성능은 학습에 사용되는 하이퍼파라미터에 큰 영향을 받습니다. 아래는 일반적으로 조정 가능한 주요 하이퍼파라미터입니다:Learning Rate: 학습 속도를 조절하는 계수. 일반적으로 1e-3 ~ 1e-5 범위 사용.Batch Size: 학습 시 한 번에 처리하는 이미지 개수. GPU 메모리에 따라 조정.Epoch: 전체 데이터를 학습하는 횟수.Optimizer: 파라미터를 업데이트하는 방식 (예: A.. 2025. 5. 4.
이미지 분류 모델 가이드: ResNet18 파인튜닝 이미지 분류: ResNet-18을 활용한 사자 vs 치타 분류이미지 분류는 입력 이미지에 대해 특정 클래스(레이블)를 예측하는 컴퓨터 비전의 기본 작업입니다. 이는 의료 영상, 자율 주행, 야생 동물 모니터링, 보안 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 일반적인 분류 파이프라인은 이미지를 딥러닝 모델에 입력하고, 출력으로 각 클래스에 대한 확률을 예측합니다.ImageNet 데이터셋이란?ImageNet은 컴퓨터 비전 역사상 가장 영향력 있는 데이터셋 중 하나로, 20,000개 이상의 카테고리에 대해 1,400만 장이 넘는 라벨링된 이미지로 구성되어 있습니다. 특히 ILSVRC 대회에서는 1,000개 카테고리 하위셋이 널리 사용됩니다. 이 데이터로 학습된 모델은 강력한 시각 특징 표현을 학습하게 되며, 다양한 전.. 2025. 5. 3.
PyTorch Transforms v2로 구현하는 컴퓨터 비전 이미지 증강 딥러닝에서 이미지 증강이 중요한 이유컴퓨터 비전에서는 이미지 증강(Image Augmentation)이 딥러닝 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데 매우 중요합니다. 라벨을 보존하면서 입력 이미지에 다양한 변형을 가함으로써, 학습 데이터의 다양성을 인위적으로 확장하고 과적합(overfitting)을 줄이며, 모델의 견고함(robustness)을 높일 수 있습니다.특히 계층적 특성을 학습하는 CNN(합성곱 신경망)이나 공간 정보를 이용하는 Vision Transformer(ViT) 모델에서는 입력의 다양성이 모델이 더 일반적인 특성을 학습하도록 유도합니다. 이는 정보 이론 관점에서 출력 예측에 유의미한 특성과의 상호정보(Mutual Information)를 증대시키고, 노이즈를 제거하는 효과와도 같습니다.주.. 2025. 5. 1.
SVD와 Truncated SVD: 이론, 구현 및 딥러닝/머신러닝 활용 특이값 분해 (Singular Value Decomposition)은 수학, 공학 및 경제학 분야에서 많이 사용되는 행렬 분해 방법으로 행렬 연산 가속화나 데이터 압축에 적용되는 중요한 개념이므로 한번쯤 공부를 해두면 좋은 내용입니다.SVD (Singular Value Decomposition) 이론특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)는 모든 실수 또는 복소수 행렬에 대해 적용 가능한 행렬 분해 기법입니다. 임의의 행렬 A (m×n)는 다음과 같이 분해됩니다:$A = U * Σ * V^T$U: 좌측 특이 벡터로 구성된 직교 행렬 (m × m)$\Sigma$: 특이값 (singular values)이 대각선에 있는 대각 행렬 (m × n)$V^T$: 전치된 우측 특이 .. 2025. 5. 1.
FixMatch 논문 완전 분석: 간결하면서 강력한 반지도 학습(Semi-Supervised) 알고리즘 논문 링크: https://arxiv.org/pdf/2001.07685FixMatch: 어떤 문제를 해결하려 하는가?FixMatch는 반지도 학습(Semi-Supervised Learning, SSL)에서 오랫동안 논의되어온 두 가지 핵심 기술적 과제를 간결하게 통합하여 해결하려는 알고리즘입니다. 많은 현실 상황에서는 라벨이 지정된 데이터(Labelled Data)를 수집하기 어렵고 비용이 많이 드는 반면, 라벨이 없는 데이터(Unlabelled Data)는 풍부하게 존재합니다. FixMatch는 이러한 환경에서 최소한의 라벨만 가지고도 높은 정확도를 달성할 수 있도록 설계되었습니다.Consistency Regularization: 동일한 입력이 다양한 데이터 증강(Data Augmentation)을 거.. 2025. 4. 30.

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