뚱이월드

쿠팡에서 산 뚱이 집~❤ 엄마가 세모 지붕이 있는 집이 있으면 좋겠다고 해서 쿠팡을 뒤져보다가 딱 이쁜 강아지 집 발견!! 사진 상으로 너무 작지 않을까 생각했는데 우리 뚱이 재보니 45cm여서 적당할 것 같아서 바로 구매~~ 가격은 33,500원이고, 쿠팡와우여서 다음날 새벽 배송으로 주문했는데 (한 오전 11시쯤...?) 근데 저녁 12시 되기 전에 배송이 왔다! 배송까지 12시간밖에 안 걸렸당 강아지 집은 조립식인데 엄마랑 나랑 조립해서 5-10분 정도 걸려서 완성했다!! 뚱이가 조립하는데 하도 관심을 가졌는데 자기집인지 아는거 같아요ㅋㅋㅋ 마지막으로 같이 배송온 방석을 깔아주고 완성!!! 간식으로 유인해서 들어갔는데ㅠㅠㅠㅠㅠ너무너무 이뻐요❤❤ 뚱이가 키가 커서 들어가는 입구가 작을 수도 있겠다고 ..

2021.08.28 코엑스 아쿠아리움 데이트~~❤ (오빠랑 +287일) 금요일 땡땡이 치고 아쿠아리움 데이트를 계획! 오빠가 아쿠아리움을 한 번도 안 갔다고 해서 롯데 아쿠아리움이랑 고민하다가 상어가 많은 코엑스 아쿠아리움으로 예매했다. 아쿠아리움 표는 쿠팡에서 로켓 와우 전용으로 종일권 19,900원 할인해서 2장 구매했다. 아침 12시에 강남역에서 만나서 2호선 타고 삼성역으로~ 3정거장밖에 안돼서 엄청 빨리 갔다. 점심은 코엑스에 있는 쭈불앤쭈불을 먹었는데 너무 배가 고파서 사진도 못 찍고 밥만 먹어버렸다. 점심시간이어서 사람은 많았지만, 음식도 빨리 나왔고 무엇보다 너무너무 맛있었다! 차동 된장 쭈불 세트랑 추가로 알쌈을 시켰는데 알이 진짜 많이 나와서 배부르게 먹었다. http://naver.m..

데이터셋에 대한 힌트로 노이즈가 있는 입력 이미지를 받아 하나의 레이블을 예측하는 모델을 만들어 보도록 할 것이다. 사용하는 데이터셋은 두 가지 레이블("ants", "bees")을 가지고 있다. [출처] https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 위 링크에서 데이터 셋과 코드를 가지고 왔다. 데이터셋의 입력 이미지는 아래 그림과 같다. package import 코드를 작성하기 전에 아래 패키지를 임포트한다. # License: BSD # Author: Sasank Chilamkurthy from __future__ import print_function, division import torch import torch...

9월 1일부터 대회가 시작이어서 아직 데이터셋이 공개되지 않았지만, 데이터셋에 대한 간단한 힌트를 줬다. 일단 주어지는 문제는 영상인식 문제로 학습 데이터가 주어지고, 학습 데이터로 인공지능 모델을 만들면 된다. classification으로 이미지와 레이블이 주어지면 이미지를 보고 레이블을 예측하는 모델이다. 데이터셋에 대해 설명하면 입력으로 주어지는 이미지는 한 장이 아닌 여러 장이다. 예를 들어 자동차로 레이블이 되어 있고 이미지가 여러장 들어온다. 즉 데이터 셋이 RGB 3개의 채널이라면 10장의 이미지 30채널이 하나의 레이블(예: 자동차)을 가지게 된다. 그 이미지는 객체 전체의 이미지가 여러 장 들어오는 것이 아닌 하나의 객체에서 바퀴부분, 범퍼부분, 헤드라이트 부분 등 자동차의 여러부분을 ..

학교에서 하는 대회에 참가해서 내가 공부하는 과정을 기록하고자 시작하게 되었다. 처음 시작하는 대회여서 살짝 두렵지만 기대된다! 9월 한 달 간 대회 화이팅!👍 대회 시작 후 확인해야 하는 사항! 1. 레이블이 몇 개인지? 2. 10장의 레이블에 딱 2개의 mislabel이 있는건지? 3. 노이즈(mislabel)에 해당하는 클래스가 있는지 확인하기.

※본 글의 모든 그림은 논문에서 가지고 왔습니다. 이번에 요약하는 논문의 제목은 "A deep Network Solution for Intelligent Fault Detection in Analog circuit"입니다. 논문 링크 : https://link.springer.com/article/10.1007/s10470-020-01732-8 [출처] Shokrolahi, Seyed Moslem, and Mohammadsepehr Karimiziarani. "A deep network solution for intelligent fault detection in analog circuit." Analog Integrated Circuits and Signal Processing 107.3 (2021):..