mAP(Mean Average Precision)는 Object Detection분야에서 사용되는 성능평가 방법이다. mAP를 알기 위해서는 AP(Average Precision)를 알아야 하고 AP를 알기 위해서는 precision(정밀도)과 recall(재현율)에 대한 지식이 있어야 한다. 천천히 알아보자. Precision & Recall precision은 정밀도라고 부르며 모델이 검출한 모든 결과중에 옳게 검출한 비율을 의미한다. Recall은 재현율이라고 부르며 모델이 검출해내야하는 결과중에 옳게 검출한 비율을 의미한다. Precision과 Recall 둘중 하나만 가지고 성능을 평가하기엔 무리가 있다. 예를들어 사진에서 10명의 사람을 검출해 내야 하는데 모델이 검출해낸 사람은 5명이고 그 ..

Pytorch에서는 사용자가 추상클래스인 torch.utils.data.Dataset을 오버라이드하여 직접 커스텀 데이터셋을 만들 수 있도록 지원한다. 커스텀 데이터셋을 만들 때, 가장 기본적인 뼈대는 아래와 같다. (아래 3개의 메서드는 반드시 구현되어야함.) class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): def __len__(self): def __getitem__(self, idx): __init__ : 데이터셋 전처리 __len__ : 데이터셋의 총 길이. 즉 총 데이터 수 __getitem__ : 어떤 샘플을 가져올지 인덱스를 받아서 그만큼 보내주는 함수 이제 실제 데이터를 가지고 커스텀 데이터셋을 만들어보자. 데이터는 유..

CNN 학습에서 데이터 augmentaion은 test 정확도를 향상시키는데에 중요한 역할을 한다. 현재 다양한 data augmentation 기법들이 존재하는데 빠르고 직관적이며 sequential하게 데이터 augmentation을 할 수 있도록 도와주는 라이브러리인 albumantations에 대해 글을 쓰려고 한다. Reference : https://github.com/albumentations-team/albumentations albumentations-team/albumentations Fast image augmentation library and easy to use wrapper around other libraries. Documentation: https://albumentati..

JDBC는 자바에서 데이터베이스로 접속할 수 있도록 하는 자바 API JDBC 연습용 Table : DEPT DBUtil - 데이터베이스에 접근, 종료를 도와주는 메서드가 있는 클래스 즉 ConnectionPool의 역할 package jdbcexam; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; //접속 public class DBUtil { static String URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/hongdb?serverTimezone=UTC"; static String USER = "HONG";..