코딩뚠뚠

풀이일시 : 2021-04-22 문제 : N×N 크기의 공간에 물고기 M마리와 아기 상어 1마리가 있다. 공간은 1×1 크기의 정사각형 칸으로 나누어져 있다. 한 칸에는 물고기가 최대 1마리 존재한다. 아기 상어와 물고기는 모두 크기를 가지고 있고, 이 크기는 자연수이다. 가장 처음에 아기 상어의 크기는 2이고, 아기 상어는 1초에 상하좌우로 인접한 한 칸씩 이동한다. 아기 상어는 자신의 크기보다 큰 물고기가 있는 칸은 지나갈 수 없고, 나머지 칸은 모두 지나갈 수 있다. 아기 상어는 자신의 크기보다 작은 물고기만 먹을 수 있다. 따라서, 크기가 같은 물고기는 먹을 수 없지만, 그 물고기가 있는 칸은 지나갈 수 있다. 아기 상어가 어디로 이동할지 결정하는 방법은 아래와 같다. 더 이상 먹을 수 있는 물고..

저번 Faster-RCNN에 이어 이번에는 YOLO V1에 대해 알아보고자 한다. dbstndi6316.tistory.com/273?category=957031 [머신러닝 공부] 딥러닝/Fast RCNN (object detection) 이번에는 저번 글에 이어 Object Detection model의 발전과정에 대해 계속 짚어나가도록 한다. RCNN -> SPP-Net -> ?? dbstndi6316.tistory.com/272 [머신러닝 공부] 딥러닝/SPP Net (object detection) 앞선 포스.. dbstndi6316.tistory.com YOLO V1은 Faster RCNN의 어떤점을 보완해 나온 모델일까? 지금까지의 RCNN Fast-RCNN Faster-RCNN과는 다른.. 즉..

풀이일시 : 2021-04-21 문제 : 미세먼지를 제거하기 위해 구사과는 공기청정기를 설치하려고 한다. 공기청정기의 성능을 테스트하기 위해 구사과는 집을 크기가 R×C인 격자판으로 나타냈고, 1×1 크기의 칸으로 나눴다. 구사과는 뛰어난 코딩 실력을 이용해 각 칸 (r, c)에 있는 미세먼지의 양을 실시간으로 모니터링하는 시스템을 개발했다. (r, c)는 r행 c열을 의미한다. 공기청정기는 항상 1번 열에 설치되어 있고, 크기는 두 행을 차지한다. 공기청정기가 설치되어 있지 않은 칸에는 미세먼지가 있고, (r, c)에 있는 미세먼지의 양은 Ar,c이다. 1초 동안 아래 적힌 일이 순서대로 일어난다. 미세먼지가 확산된다. 확산은 미세먼지가 있는 모든 칸에서 동시에 일어난다. (r, c)에 있는 미세먼지는..

풀이일시 : 2021-04-21 문제 : 낚시왕이 상어 낚시를 하는 곳은 크기가 R×C인 격자판으로 나타낼 수 있다. 격자판의 각 칸은 (r, c)로 나타낼 수 있다. r은 행, c는 열이고, (R, C)는 아래 그림에서 가장 오른쪽 아래에 있는 칸이다. 칸에는 상어가 최대 한 마리 들어있을 수 있다. 상어는 크기와 속도를 가지고 있다. 낚시왕은 처음에 1번 열의 한 칸 왼쪽에 있다. 다음은 1초 동안 일어나는 일이며, 아래 적힌 순서대로 일어난다. 낚시왕은 가장 오른쪽 열의 오른쪽 칸에 이동하면 이동을 멈춘다. 낚시왕이 오른쪽으로 한 칸 이동한다. 낚시왕이 있는 열에 있는 상어 중에서 땅과 제일 가까운 상어를 잡는다. 상어를 잡으면 격자판에서 잡은 상어가 사라진다. 상어가 이동한다. 상어는 입력으로 주..

풀이일시 : 2021-04-20 문제 : 크기가 3×3인 배열 A가 있다. 1초가 지날때마다 배열에 연산이 적용된다. R 연산: 배열 A의 모든 행에 대해서 정렬을 수행한다. 행의 개수 ≥ 열의 개수인 경우에 적용된다. C 연산: 배열 A의 모든 열에 대해서 정렬을 수행한다. 행의 개수 > c >> k; int in=0; for (int i = 0; i > in; square[i][j] = in; } } //초기 map을 만들어준다. cout

개요 : 딥러닝 모델을 Training 할 때 Train Data를 Train set 과 Validation set 으로 나눠줄 필요가 있다. Keras를 이용할 때에는 validation_split 으로 나눠줄 수 있었다. keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator (validation_split=0.7, .... etc ....) 하지만 augmentation을 하더라도 기본 데이터가 다소 적을 때 validation_split은 Train Data 전부를 사용하지 못했다. sklearn의 train_test_split() 은 random으로 validation set을 선택하지만 이또한 validation에 사용하는 데이터를 train에 사용할 수는 없다는 단점..

지금까지 Object detection model 중 RCNN SPP-Net Fast-RCNN 에 대해 공부해보았다. 이번 포스팅에서는 Faster-RCNN에 대해 짚어보도록 한다. 1. 배경 RCNN, SPP-Net, Fast-RCNN은 모두 Realtime의 어려움을 극복하지 못했다. 상세히 살펴보면 Fast RCNN에서는 region proposal 방식인 selective search 중 대부분의 시간을 소모했다. 따라서 region proposal 방식을 selective search 방식이 아닌 다른 방식으로 바꿔줘야 할 필요성이 대두되었다. 2. 구조 Faster RCNN 과 Fast RCNN이 다른점은 region proposal의 방식(ROI를 구하는 과정)의 차이뿐이다. region p..

이번에는 저번 글에 이어 Object Detection model의 발전과정에 대해 계속 짚어나가도록 한다. RCNN -> SPP-Net -> ?? dbstndi6316.tistory.com/272 [머신러닝 공부] 딥러닝/SPP Net (object detection) 앞선 포스팅에서 최초의 딥러닝 기술이 적용된 Object Detection 모델인 RCNN에 대해 알아보았다. dbstndi6316.tistory.com/271 [머신러닝 공부] 딥러닝/RCNN (object detection) Object Detection RCNN은 최초의.. dbstndi6316.tistory.com 1. 배경 SPP-Net의 어떠한 단점을 극복하기 위함 1) Three stage pipeline (RCNN과 SPP..