https://www.acmicpc.net/problem/13549 13549번: 숨바꼭질 3 수빈이는 동생과 숨바꼭질을 하고 있다. 수빈이는 현재 점 N(0 ≤ N ≤ 100,000)에 있고, 동생은 점 K(0 ≤ K ≤ 100,000)에 있다. 수빈이는 걷거나 순간이동을 할 수 있다. 만약, 수빈이의 위치가 X일 때 www.acmicpc.net 이 문제는 0-1 bfs 문제이다. 0-1 bfs란?? 그래프의 간선에서 가중치가 0과 1로만 이루어진 bfs 문제를 말한다! 이 문제가 해당 케이스이다. -1, +1, *2 위치를 체크하는 것은 bfs와 다를 바 없으나, 가중치가 0인 간선이, 가중치가 1인 간선보다 더 앞에 삽입되어야 한다! 가중치가 0이라는 것은, 아무 cost가 없다는 것을 의미하기 때..
int(a/b)와 a//b는 일반적인 경우에는 동일한 결과를 반환합니다. 그러나 몇 가지 경우에는 차이가 발생할 수 있습니다. 1. 연산 과정의 차이 a/b는 항상 실수형(float) 결과를 반환합니다. 여기에 int() 함수를 적용하게 된다면, a//b 는 나눗셈의 결과를 가장 가까운 정수로 내림한 값을 반환합니다. 예를 들어, 5//2 의 결과는 2가 됩니다. 반면에, a//b는 정수형(integer) 몫을 반환합니다. 즉, 나눗셈의 결과를 정수 부분만 남기고 나머지는 버립니다. 따라서 5//2의 결과는 2가 됩니다. => 결과는 동일하지만, 나눗셈의 결과를 내림한다는 것과 정수 몫을 구하고 나머지는 버림한다는 애매한 차이가 있다고 볼 수 있겠습니다. 2. 음수의 처리 가장 큰 차이라고도 할 수 있는..
segformer의 offical github를 가져와서 custom data로 학습시키는 것을 해보겠다 0. 우선 기본적인 세팅은 끝마쳤다고 생각하겠다 (apt update, upgrade, conda 또는 docker를 이용해 환경 설정 등) https://daeun-computer-uneasy.tistory.com/126 이 링크 참조하시면 좋을 것 같습니다. mmcv 같은 경우, cuda 및 torch 버전에 엄청난 영향을 받아서,, 꼬일 대로 꼬이면 답도 없습니다 ㅜㅜ [PyTorch] mmcv 설치하기 / cuda 버전에 맞게 mmcv downgrade하기 / mmcv._ext error 해결 오늘은 잊을만하면 나오는 mmcv 설치 방법에 대해 총정리하는 포스팅을 해보려고 한다. 사실 항상 설..
아래 코드는 jpg 파일을 png파일로 변환하는 파이썬 코드이다 glob(~~)안에 데이터가 위치한 경로를 적어주고, src 변수에 .jpg를 뺀 파일의 이름을 저장해준 뒤 거기에 .png를 붙여주는 간단한 방식이다. 그냥 직관적이어서 좋은 것 같다. import os import glob files = glob.glob('data/custom/annotations/train/*.jpg') for i in files: src = i[:-4] os.rename(i,src+'.png')
https://www.acmicpc.net/problem/1041 1041번: 주사위 첫째 줄에 N이 주어진다. 둘째 줄에 주사위에 쓰여 있는 수가 주어진다. 위의 그림에서 A, B, C, D, E, F에 쓰여 있는 수가 차례대로 주어진다. N은 1,000,000보다 작거나 같은 자연수이고, 쓰여 있는 수 www.acmicpc.net 2x2x2 주사위와 3x3x3 주사위, 4x4x4 주사위를 그리면서 직접 세보면 패턴을 찾을 수 있다. 정육면체 주사위는 N==1 이 아닌 이상, 최소 1면 ~ 최대 3면까지만 볼 수 있다. import sys #sys.setrecursionlimit(10**6) input = sys.stdin.readline if __name__ == "__main__": N = int(..
Abstact - 간단한 구조의 Decoder - multi-scale feature - Positional Encoding X 1.Introduction - Transformer가 vision task에 쓰이며 발생하는 문제는? => output이 single scale의 낮은 resolution feature + large image에 대해 높은 계산량 - Encoder, Decoder 모두 redesign => hierachical Transformer Encoder (no positional encoding) + 간단한 Decoder (All MLP, 계산량 감소) + 효율적이고 정확 positional encoding이 사라짐에 따라 학습에 사용되지 않은 이미지 사이즈를 테스트 시 interpo..
