# 난이도: 실버 4
# 알고리즘 유형: 자료구조, 정렬, 이분탐색

"""
시작시간: 02:32
종료시간: 02:41
"""

n = int(input())
arr = list(map(int, input().split()))
m = int(input())
check_arr = list(map(int, input().split()))

# 리스트 정렬
arr.sort()


# 이진탐색 함수 코드
def binary_search(arr, start, end, target):
    if start > end:
        return None
    mid = (start + end) // 2
    if arr[mid] == target:
        return target
    elif arr[mid] > target:
        return binary_search(arr, start, mid - 1, target)
    else:
        return binary_search(arr, mid + 1, end, target)


# 확인해야할 리스트에서 하나씩 꺼내가며 이진탐색으로 확인
for i in check_arr:
    target = binary_search(arr, 0, n - 1, i)
    if target == i:
        print(1)
    else:
        print(0)

[백준: 1929] 소수 구하기

# 난이도: 실버 3
# 알고리즘 유형: 수학, 정수론, 소수 판정, 에라토스테네스의 체

"""
시작시간: 03:20
종료시간: 03:42
"""

m, n = map(int, input().split())


# 소수 판별 코드
def check_prime(num):
    root = int(num ** (1 / 2))
    for i in range(2, root + 1):
        if num % i == 0:
            return False
    return True


for i in range(m, n + 1):
    if i == 1:
        continue
    if check_prime(i):
        print(i)

# 난이도: 실버 5
# 알고리즘 유형: 브루트포스

"""
시작시간: 02:56
종료시간: 03:05
"""

n = int(input())
# 666이 들어가는 숫자 확인용, 666이 들어간 숫자 카운트
num, cnt = 0, 0

# 666이 들어간 숫자가 n번째이면 멈춤
while cnt < n:
    # num에 1씩 더해가며 666이 들어있다면 cnt를 1씩 추가
    num += 1
    if "666" in str(num):
        cnt += 1

print(num)

[백준: 1874] 스택 수열

# 난이도: 실버 2
# 알고리즘 유형: 자료구조, 스택

"""
시작시간: 03:07
종료시간: 03:25
"""

n = int(input())
# 정답 체크 리스트
check_arr = [int(input()) for _ in range(n)]
# 쌓을 리스트
stack_arr = [0]
# push, pop을 기록할 리스트
answer = list()

# 체크 리스트 index 확인, stack 리스트에 넣을 숫자
idx, st_num = 0, 1
# 인덱스가 n미만, 넣을 숫자는 n이하
while idx < n and st_num <= n + 1:
    # 체크 리스트 index와 stack 리스트 마지막이 다르면 숫자를 넣고 1추가, push를 기록
    if stack_arr[-1] != check_arr[idx]:
        stack_arr.append(st_num)
        st_num += 1
        answer.append("+")
    # 체크 리스트 index와 stack 리스트 마지막이 같으면 숫자 뽑고 index 1추가, pop을 기록
    else:
        stack_arr.pop()
        idx += 1
        answer.append("-")

if stack_arr != [0]:
    print("NO")
else:
    for i in answer:
        print(*i)

# 난이도: 실버 5
# 알고리즘 유형: 문자열, 정렬

"""
시작시간: 01:58
종료시간: 02:29
"""

n = int(input())

# key=문자, value=해당 문자열의 길이
arr = dict()
for _ in range(n):
    a = input()
    arr[a] = len(a)

# 길이를 바탕으로 먼저 정렬하고, 사전순으로 정렬
arr = sorted(arr.items(), key=lambda x: (x[1], x[0]))

# key값만 출력
for k in arr:
    print(k[0])

[백준: 1259] 팰린드롬수

# 난이도: 브론즈 1
# 알고리즘 유형: 구현, 문자열

"""
시작시간: 02:30
종료시간: 02:42
"""

while True:
    a = list(input())
    if a == ["0"]:
        break

    # 길이가 홀수일 때
    if len(a) % 2:
        # 가운데 수를 빼고 양 옆으로 같은지 판별(우측은 역순으로 만들고 슬라이싱)
        if a[: len(a) // 2] == a[: len(a) // 2 : -1]:
            print("yes")
        else:
            print("no")

    # 길이가 짝수일 때
    else:
        # 절반을 기준으로 양 옆으로 같은지 판별(우측은 역순으로 만들고 슬라이싱)
        if a[: len(a) // 2] == a[: len(a) // 2 - 1 : -1]:
            print("yes")
        else:
            print("no")

# 난이도: 실버 4
# 알고리즘 유형: 브루트포스

"""
시작시간: 21:36
종료시간: 다시풀기
"""

n, m = map(int, input().split())
board = list()
for _ in range(n):
    board.append(list(input()))

change_count = 64
for i in range(n - 7):
    for j in range(m - 7):
        cnt = 0
        for x in range(i, i + 8):
            for y in range(j, j + 8):
                if x % 2 == 0 and y % 2 == 0:
                    if board[x][y] == "W":
                        cnt += 1
                elif x % 2 == 0 and y % 2 == 1:
                    if board[x][y] == "B":
                        cnt += 1
                elif x % 2 == 1 and y % 2 == 0:
                    if board[x][y] == "B":
                        cnt += 1
                elif x % 2 == 1 and y % 2 == 1:
                    if board[x][y] == "W":
                        cnt += 1
        if min(cnt, 64 - cnt) < change_count:
            change_count = min(cnt, 64 - cnt)

print(change_count)

[백준: 1085] 직사각형에서 탈출

# 난이도: 브론즈 3
# 알고리즘 유형: 수학, 기하학

"""
시작시간: 22:38
종료시간: 22:42
"""

x, y, w, h = map(int, input().split())

min_x = min(x, w - x)
min_y = min(y, h - y)

print(min(min_x, min_y))

• streamlit day 11 하기 → 주말동안 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 대회 회고록 작성하기
• 데일리 회고록 작성하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 고통이 남기고 간 뒤를 보라! 고난이 지나면 반드시 기쁨이 스며든다.

대회가 끝나고 오늘은 팀원들과 회고를 하였다. 개인회고는 따로 올릴 예정이다.

오늘의 지식 상승

1. X

잘한 점

1. 꾸준하게 백준 알고리즘 문제를 푼 것! 현재 19일 스트릭!

아쉬운 점

1. 대회 개인 회고를 오늘 작성하지 못한 것 → 주말동안 풀자.

내일 할 것

1. streamlit day 11, 12 하기
2. 백준 알고리즘 문제 주말동안 각각 1개 풀기
3. 대회 회고록 작성하기
4. 개인 회고록 작성하기

• streamlit day 11 하기 → 내일 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• pseudo labeling한 모델들 결과 보기
• 결과 본 모델 좋은 것들 WBF ensemble 하기
• 데일리 회고록 작성하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 오늘 걷지 않으면 내일은 뛰어야 한다.

오늘은 대회 마감날이다. 밤새 학습했던 모델들의 결과를 확인 및 upscaling을 하여 추가 학습을 해서 제출을 진행했다. one stage detector 기반으로 pseudo labeling을 하고 제출했더니 성능 향상이 있었다. 그리고 마지막으로 점수를 올리기 위해 mAP의 허점을 이용한 calibration을 진행하여 조금의 성능을 끌어 올리고 대회를 마무리 하였다. calibration은 kaggle을 참고하여 다른 팀원이 classification을 하여 구현을 하였다.

오늘의 지식 상승

1. calibration 기법! → 참고 링크: mAP metric calibration

잘한 점

1. 어떻게 하면 성능을 올릴수 있을지에 대한 고민과 기록

아쉬운 점

1. 모델과 데이터에 너무 집중을 하여 상대적으로 augmentation이 떨어졌고 그로인해 large model에서 학습이 안되어 성능을 비약적으로 향상시키지 못한 것 → 다음 대회때는 augmentation에도 집중하여 골고루 활용 및 실험을 진행해야 겠다.

내일 할 것

1. streamlit day 11 하기
2. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
3. 대회 회고록 작성하기

• streamlit day 11 하기 → 내일하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 제일 잘 나온결과 pseudo labeling 해보기
• YOLOv7 large model 돌려보기

🌟 회고록

오늘의 명언: 작은 기회로부터 종종 위대한 업적이 시작된다

제일 잘 나온 결과인 여러가지 모델(DCN, Swin-s, YOLOX-x, YOLOv7-x, FocalNet-s)을 WBF로 Ensemble 해서 결과로 제출하여 조금의 결과를 올렸고 이 결과를 바탕으로 pseudo labeling을 하기위해 json파일로 변환하여 학습에 이용하였다. 학습은 현재 진행중이다! 추가적으로 YOLOv7의 large model을 사용하여 학습과 validation의 inference결과를 봤지만 성능이 좋지않았다. 아마도 augmentation이 거의 없어 large model이 의미가 없는것같다. 다음 대회때는 augmentation에 힘을 더 실어야 할 것 같다.

오늘의 지식 상승

1. X

잘한 점

1. 어떻게 하면 성능을 올릴수 있을지에 대한 고민과 기록

아쉬운 점

1. 여러가지 실험을 해보고 싶었지만 시간이 모자란 것 → 확실히 level_1때 보다 체계적인 실험 계획과 원인 분석및 파악, 해결방안 등 퀄리티가 좋아졌지만 효율적으로 사용하지는 못한 것 같다. 다음 대회때는 효율적으로 gpu가 쉬지않게 첫날부터 굴려야겠다.

내일 할 것

1. streamlit day 11 하기
2. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
3. pseudo labeling한 모델들 결과 보기 + WBF ensemble
4. 대회 회고록 작성하기

• Streamlit day 10 하기
• 선형대수학 스터디 강의 듣기 → 다음주로 연기!
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 제일 잘 나온결과 선별해서 WBF 해보기
• FocalNet 결과 뽑기
• 여러가지 FocalNet 모델 사용해보기

🌟 회고록

오늘의 명언: 인생은 스스로 알아서 하지 않으면 아무도 아무것도 가르쳐 주지 않는다.

FocalNet을 학습시키는데 성공하였다! MaskRCNN을 backbone으로 사용하고 있으며 성능은 val 기준으론 Swin-T와 비슷했지만 막상 제출을 해서 결과를 보니 성능이 떨어졌다. 아마 학습이 덜 되었거나 알맞은 hyperparameter가 아니라 그런것같다. 여러가지 실험들을 진행하며 어떻게 성능을 올릴 수 있을지 생각해봐야 겠다. 남은 기간 단 이틀! 얼른 Cross Validation과 Pseudo Labeling을 진행해야 겠다.

오늘의 지식 상승

1. streamlit에서 selectbox의 사용 예시에 대해 배움!
2. 결과를보며 원인 분석하는 방법을 배움! - confusion matrix 활용

잘한 점

1. 결과를 통해 무엇이 부족한지 판단하고 그것을 보완하여 학습을 진행한 것
2. GPU를 쉬지않고 돌린 것

아쉬운 점

1. 모델의 부족한 점을 보완하기 위해 여러가지 방법들을 생각하고 사용했지만 오히려 떨어지거나 성능이 오르지 않음 → albumentation이나 다른 방법을 더 찾아보자.. 아니면 ensemble하기..!

내일 할 것

1. streamlit day 11 하기
2. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
3. 제일 잘나온결과 pseudo labeling 해보기
4. YOLOv7 large model 돌려보기

• streamlit day 9 하기
• 미션 5 코드 마저 보기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 강의 8강까지 듣기 → 내일 학습시 강의 보기
• YOLOv7 결과 + 2stage detector 결과 WBF 해보기
• YOLO v7 다양한 hyperparameter 변경하며 테스트하기
• FocalNet 코드 돌려보기 → 오류나는 부분 내일 해결하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 중요한 것은 꺾이지않는 마음

오늘은 YOLOv7의 여러 hyperparameter의 수치를 조정하며 기본 모델에서 성능이 얼마나 괜찮아질지 확인하는 실험을 진행하였다. 하지만 현재까지 생각보다 성능이 드라마틱하게 증가하지않아 슬프다..

오늘의 지식 상승

1. streamlit에서 line_chart의 사용 예시에 대해 배움!

잘한 점

1. 약하다고 생각한 그래프 문제를 생각보다 쉽게 뚝딱 해결한 것!
2. 계속해서 모델을 학습시키고 기록을 저장한 것!

아쉬운 점

1. 강의를 계속해서 못 듣는 점.. → 모델 학습하고 다른 모델 공부하고 기법들을 찾아보니 시간이 순삭.. 내일은 꼭.... 못 들을수도 있을 것 같으니 편하게 하자!
2. FocalNet 적용을 하지 못한 점.. → 아직 코드 분석 및 내 입맛대로 바꾸는 것이 힘들다.. 코드를 읽는 능력을 기르자!

내일 할 것

1. streamlit day 10 하기
2. 선형대수학 스터디 강의 듣기
3. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
4. 강의 8강까지 듣기
5. 제일 잘나온결과 pseudo labeling 해보기
6. FocalNet 결과 뽑아보기

• streamlit day 6, 7, 8 하기
• 미션 5 코드 보기 → 절반 완료! 내일 마무리하기~
• 백준 알고리즘 문제 2개 풀기
• YOLOv7 결과 + Faster R-CNN 결과 WBF 해보기 → 내일 오전에 테스트 해보기!
• YOLOv7 lr 변경해서 테스트 해보기
• 강의 8강까지 듣기 → 주말에 못했네,,평일에 마무리하기!

🌟 회고록

오늘의 명언: 내가 헛되이 보낸 오늘은 어제 죽은 이가 그토록 바라던 내일이다.

이번 주말은 조금 할 일을 마무리하지 못하고 보냈다. lr_schedular를 보며 코드를 수정하고 여러 실험을 돌려보기만 했다. 확실히 one-stage-detector이라 한 epoch의 속도는 빠르지만 기본 epoch 수가 많다 보니 그만큼 학습 시간은 오래 걸리는 것 같다. 이제 대회 마감까지 4일 정도 남았으니 부지런히 학습시켜야겠다.

오늘의 지식 상승

1. streamlit에서 slider의 여러 활용 방법에 대해 배움!
2. 때로는 cosine annealing 말고 기본 linear하게 감소하는 schedular도 괜찮다!

잘한 점

1. 주말동안 알고리즘 문제 해결한 것!
2. 데일리 회고록의 꾸준함!

아쉬운 점

1. 데일리 회고록 내용의 아쉬움.. → 뭔가 뿌듯하고 알차게 쓰도록 노력하자! 그럴려면 한게 많아야겠지..?
2. 주말동안 계획한 것을 절반정도 달성한것.. → 시간 배분 및 하루하루의 계획을 세워서 달성하도록 노력하자! 주말이라 하루정도는~ 생각 금지!

내일 할 것

1. streamlit day 9 하기
2. 미션 5 코드 마저 보기
3. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
4. 강의 8강까지 듣기
5. YOLOv7 결과 + Faster R-CNN 결과 WBF 해보기
6. 제일 잘나온결과 pseudo labeling 해보기

• streamlit day 6 하기 → 내일 하기
• 미션 5 코드 보기 → 내일 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 강의 7강까지 듣기 → 내일 하기
• YOLOv7 inference 해결하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 어제는 사라졌다. 내일은 아직 오지 않았다. 우리에게는 오늘밖에 없다.

오늘은 어제 해결하지 못한 YOLOv7의 inference 문제를 찾아서 해결하고 lr_schedular를 cosine restart warm up으로 변경하였다. 그 외에 추가적인 agmentation을 확인하다가 마무리를 지었다.

오늘의 지식 상승

1. YOLOv7에서 schedular를 변경한 것!

잘한 점

1. YOLO v7 inference 해결!

아쉬운 점

1. 강의를 듣지 못한것.. → 주말동안 야무지게 들어야겠다! 아니면 학습시켜놓고 듣기!
2. 미션코드를 못본것.. → 학습시켜놓고 강의와 함께 해결하기!

내일 할 것

1. streamlit day 6 하기
2. 미션 5 코드 보기
3. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
4. 강의 8강까지 듣기

• streamlit day 5 하기
• 미션 5 코드 보기 → 내일 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• cosine annealing schedular 확인 및 구현
• YOLOv7 적용해보기
• 강의 8강 듣기 → 내일 하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 어제는 사라졌다. 내일은 아직 오지 않았다. 우리에게는 오늘밖에 없다.

오늘은 이제 본격적으로 대회에 대한 학습이 이루어졌다. 각자 맡은 역할에 대해 공부하고 실험을 진행 하기로 하였다. 내가 현재 맡은 역할은 Pseudo labeling, schedular custom, YOLO model 적용이 있다. 이 모든 것들을 노션에 기록하며 실험을 진행하고 있다. 오늘은 YOLO v7을 적용까지는 성공했지만 inference 하는 과정에서 막혔다. 제출 포맷이 PASCAL VOC 인데 inference를 하였을 때가 COCO이기 때문이다. 얼른 코드를 마무리하고 제출해야겠다.

오늘의 지식 상승

1. YOLO v7 적용
2. 다양한 Cosine schedular 확인 → MMDetection

잘한 점

1. 코드 구현에 성공한 것!
2. 여러 실험 항목들에 대해 성공한 것!

아쉬운 점

1. 강의를 듣지 못한것.. → 주말동안 야무지게 들어야겠다! 아니면 학습시켜놓고 듣기!
2. 미션코드를 못본것.. → 학습시켜놓고 강의와 함께 해결하기!

내일 할 것

1. streamlit day 6 하기
2. 미션 5 코드 보기
3. YOLOv7 inferecne 해결하기
4. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
5. 강의 8강까지 듣기

• streamlit day 5 하기 → 내일 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• cosine annealing schedular 어떻게 사용하는지 document 보기
• pseudo labeling 구현하기
• 강의 7강 듣기 → 내일 하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 두려움보다 믿음을, 의심보다 꿈을 크게 만들어라

어제 깜빡하고 모델 코드만 열심히 짜다가 그냥 잠들어버렸다... 내 한달 데일리 회고록 작성하기 프로젝트가 벌써 휘청거렸다..! 진짜 오늘부터는 꾸준하게 안까먹고 써야지.. 오늘은 본격적인 대회에 대한 학습이 이뤄졌다. 비교군과 대조군을 확실하게 구분하며 학습계획을 세웠으며, 팀원들과 얼떨결에 역할이 나눠지게되어 임무를 수행하기로했다. pseudo labeling하는 코드를 만들었는데 생각보다 성능이 좋지않아 개선점을 찾아야겠다.

오늘의 지식 상승

1. pseudo labeling의 구동방식
2. cosine annealing 코드 분석을 통해 mmdetection의 lr_schedular 구조 확인

잘한 점

1. 코드 구현에 성공한 것!

아쉬운 점

1. 어제 까먹고 데일리 회고록 안쓴거.... → 진짜 진짜 매일매일 기록하며 습관을 들이도록 노력하자 나도 끈기있는 사람이라는 것을 보여주자!!!
2. 강의를 듣지 못한것.. → 주말동안 야무지게 들어야겠다!
3. 대회에 집중하다보니 streamlit 공부를 못하는 것 → DATA visualization에 좋은 것 같은데 꼭 공부하기.. 다 나에게 도움이 된다!

내일 할 것

1. streamlit day 5 하기
2. 미션 5 코드 보기
3. 다른 Cosine annealing code 확인 및 구현
4. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
5. 강의 8강까지 듣기

• streamlit day 5 하기 → 내일 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• Faster R-CNN외에 다른 OD 모델 학습에 적용시켜보기 → 내일 하기
• 선형대수학 스터디 4강 강의 듣기
• 미션 5 코드 보기 → 내일 하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 그대의 하루 하루를 그대의 마지막 날이라고 생각하라

오늘은 매우 피곤한 날~,,, 예비군 갔다왔더니 체력을 다 써버려서 그런지 몹시 피곤해서 오늘 계획한 일들을 많이 하지 못했다.. 아쉽지만 체력의 한계인걸로.. 운동해서 체력 길러야지! 오늘 푹 쉬고 내일 못다한 것들을 끝내자! 화이팅!

오늘의 지식 상승

1. 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)에 대해 배움

잘한 점

1. 피곤하지만 다짐했던 백준 1일 1문제 해결한 것!
2. 데일리 회고록을 작성한다는 점!

아쉬운 점

1. 바닥을 보이는 체력.. → 운동해서 기초 체력을 기르자!

내일 할 것

1. streamlit day 5 하기
2. 미션 5 코드 보기
3. Faster R-CNN외에 다른 OD 모델 학습에 적용시켜보기
4. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
5. 강의 8강까지 듣기
6. 선형대수학 스터디 6강 듣기

• Cosine annealing 외에 다른 schedular 공부하기
• Warm-up 공부하기
• Faster R-CNN외에 다른 OD 모델 학습에 적용시켜보기 → 월요일날 하기
• 미션 4 코드 보기
• 미션 5 코드 보기 → 월요일날 하기
• 선형대수학 스터디 공부하기 → 월요일날 하기
• 토, 일 백준 알고리즘 문제 1개씩 풀기
• 구름 문제 풀기

🌟 회고록

오늘의 명언: 절대 어제를 후회하지 마라. 인생은 오늘의 나 안에 있고 내일은 스스로 만드는 것이다

이번주 주말은 좀 힐링하면서 체력을 회복했다! 그래도 나태하지않고 어느정도 목표한 바를 이뤄서 그런지 좀 뿌듯하다! 이때까지는 생각만하고 구체적인 목표가 없어 주말을 아깝게 보냈는데 앞으로도 이렇게 목표를 세우고 꾸준하게 체크하며 주말을 알차게 보내야겠다. 이번주도 수고했고 다음주도 화이팅! 내일은 예비군

오늘의 지식 상승

1. 다양한 schedular에 대해 학습
2. FPN 구현을 통해 구조 학습

잘한 점

1. checklist 절반 이상 완료한 것!

아쉬운 점

1. 미션 코드를 완벽하게 숙지하지 못해 미션 5를 체크하지 못한것 → 월요일날 저녁에 마스터하자! 모르는 점은 팀원한테 물어보기!

내일 할 것

1. streamlit day 5 하기
2. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
3. 미션 5 코드 보기

• streamlit day 4 하기
• Warm-up 공부하기 → 주말에 하기
• Cosine annealing 외에 다른 schedular 공부하기 → 주말에 하기
• Faster R-CNN외에 다른 OD 모델 학습에 적용시켜보기 → 주말에 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기

🌟 회고록

오늘의 명언: 얼마나 멀리 가야 하는지가 아니라 항상 얼마나 멀리 왔는지에 집중하자

금요일이라 그런지 많이 힘이 빠진것이 느껴진다. 캠퍼중에 엄청 열심히 사시는 분들을 보면 생각이 많아진다. 한번에 나를 바꾸려고 하지 말고 천천히 사소한거 하나씩 바꿔 나가야겠다.

오늘의 지식 상승

1. 협업때 Wandb의 사용법
2. MMDetection에서의 Wandb를 사용할 때 문제점 파악

잘한 점

오늘은 없다!

아쉬운 점

1. 오늘까지 제출이었던 삶의 지도 그리기를 하지 못한 것 → 현재 채널에 올라온 삶의 지도와 마스터님의 글들을 보며 영감을 얻고 나도 이번달안에 삶의 지도 그려보자
2. 참여하고 싶었던 회의에 시간을 깜빡하고 참여하지 못한 것 → 메모하는 습관 가지기 + 알람 설정하기
3. 유튜브 보느라 할 것도 못하고 새벽에 자는 것 → 유튜브......줄이기... 차라리 게임을 하거나 시간을 정해놓고 보자!

내일 할 것

1. Cosine Annealing 외에 다른 schedular 공부하기
2. Warm-up에 대해 공부하기
3. Faster R-CNN 외에 다른 모델을 불러와 학습에 사용해보기
4. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
5. streamlit day 5 하기

• streamlit day 3 하기
• MMDetection에 Wandb 구현하기
• Cosine annealing learning rate schedular 구현하기
• MMDetection의 Custom config file 만들어서 학습하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기

🌟 회고록

오늘의 명언: 당신의 하루는 시작에 달려있다

오늘은 뭔가 한게 없는 것 같다... 강의도 듣고 회의도 하고 코드 리뷰도 하고 했는데 막상 쓸려고 보니 쓸게없다. 오늘 공부한것들을 온전한 나의 지식으로 못 만들어서 그런걸까? 오늘은 후회되는 날이다.

오늘의 지식 상승

1. MMDetection의 Config file 사용법!
2. 성능을 올리는 OOF 방법!

잘한 점

1. Wandb와 MMDetection을 연동하여 성능을 확인한점!

아쉬운 점

1. 라이브러리를 불러오기만 하고 정확히 코드가 어떤 원리를 통해 동작되는지 모르는 점 -> 어제 다짐하였지만 오늘 한번 더 다짐하자! 꼼꼼하게 확인하고 넘어가기!!! 누가 어떻게 구현했는지 물어봤을때 설명이 가능할 정도로!

내일 할 것

1. Cosine Annealing 외에 다른 schedular 공부하기
2. Warm-up에 대해 공부하기
3. Faster R-CNN 외에 다른 모델을 불러와 학습에 사용해보기
4. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
5. streamlit day 4 하기

• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• kaggle EDA 코드 확인
• medium 가입하기 + 관심분야 구독하기
• MMDetection configs file 확인
• cosine annealing schedular 확인
• Steamlit day 2 하기

🌟 회고록

오늘의 명언: 과거가 아무리 힘들더라도 언제나 다시 시작할 수 있다.

오늘은 집이 아닌 밖에서 수업을 들었다. 오전에는 UpStage 대회 게시판에서 추천해준 kaggle의 EDA 코드를 보았다. 오후에는 네이버 부캠의 우.팀.소를 듣고 피어세션때 Faster R-CNN 모델의 코드리뷰를 하였다. 아직 EDA와 모델의 코드가 너무 어려워 완벽하게 이해하지 못했지만 점차 대회를 진행하며 완벽하게 숙지하기 위해 노력할 것이다. 여러 Object Detection 대회의 EDA 코드를 확인하며 대체로 사용하는 방식과 라이브러리의 활용을 배우고 2-Stage-Detector 모델의 코드를 손코딩하며 의미를 파악할 것이다.

오늘의 지식 상승

1. Faster R-CNN의 코드 분석을 통해 코드들이 어떤 역할을 하는지 알게 됨
2. Cosine annealing 외에도 WarmUp, AdamWR에 대해 알게 됨
3. 체계화된 MMDetection의 Config File을 확인하여 수정해야 할 부분을 확인 함

잘한 점

1. 피곤한 하루지만 오늘도 잊지않고 회고록을 쓴다!
2. 오늘은 계획한 목표를 다 이뤘다!

아쉬운 점

1. 피어세션때 코드 리뷰를 하는 과정에서 알려주는 입장이 아닌 듣는 입장이었다. 아직 많이 부족하고 대충 넘어가는 부분이 없지 않아 있다. → 앞으로는 꼼꼼하게 본다는 생각을 가지고 공부를 하자. 나도 알려주는 입장이 되도록 노력하자.

내일 할 것

1. 대회의 baseline에 Wandb 코드 추가하기
2. learning rate schedular 코드 구현해보기
3. MMDetection의 Custom config file 만들어보기
4. streamlit day 3 하기
5. 운동하기

• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 네이버 2강 실습 코드 분석하기
• Object Detection dataset EDA 하기
• kaggle에 있는 EDA 코드 분석하기 → 내일하기
• streamlit day1 해보기

🌟 회고록

오늘의 명언: 성공은 최고가 되는 것이 아니다. 항상 나아지는 것이다.

오늘은 이것저것 하다 보니 하루가 벌써 끝났다. 오전에는 2강 실습수업을 듣고 오후 내내 과제하고 코드를 해석하고 있었다. 중간에 회의가 끝나고 나서부터는 선형대수학 4강 수업을 들었다. 코어타임 이었지만 다음주에는 꼭 전날 밤까지 다 들어야지! 7시에 출석 종료하고 조금 쉬다가 3강 연습문제를 풀고 스터디를 진행하였다!

오늘의 지식 상승

1. Faster R-CNN 코드 Scatch를 분석하며 구조를 꼼꼼하게 확인함
2. 대회 데이터 EDA 방법
3. 선형대수학 3강 이해가 안되던 부분을 이해함

잘한 점

1. 비록 2일차지만 오늘도 데일리 회고록을 쓰는 점!
2. 백준 알고리즘 문제도 다시 꾸준히 풀기위한 노력!
3. 과제를 해결한 점!

아쉬운 점

1. 운동을 못했다.... → 다음주는 월요일 밤까지 "무조건" 스터디 완료하기
2. Faster R-CNN 스크래치 코드를 보며 아직 완벽하게 이해하지 못함 → 코드 더 분석하기
3. 오늘치 목표를 달성하지 못한 것 → 더 부지런히 시간을 쓰도록 노력하자!

내일 할 것

1. kaggle에서 Data EDA 하는 코드 분석하기
2. streamlit day2 하기
3. 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
4. 선형대수학 3강 벨로그에 기록하기
5. 내일도 회고록 작성하기

• 선형대수학 3강 듣기
• 선형대수학 챕터 3 연습문제 풀기 → 내일 하기
• 백준 알고리즘 문제 1개 풀기
• 부캠 2강(2 Stage Detectors) 복습하기
• 의자 살거 확인하기(시디즈, 퍼스퍼, 듀오백)

🌟 회고록

오늘부터 꾸준하게 매일매일 회고록을 작성해볼까 한다! 화이팅!

부캠 level2가 본격적으로 시작되었다. 아직 최종 프로젝트 주제는 확실하게 못 잡았지만 내가 낸 주제가 다들 괜찮다고 하여 방향성과 해결방안, 데이터 수집 등 컨셉이 명확하게 정해지면 아마 최종으로 갈 수도 있을 것 같다. 다들 열정맨들이라 벌써 불타고 있는데 나중에 재가 되진 않겠지..? 어쨌든 화이팅!

오늘의 지식 상승

1. Object Detection에서 사용되는 평가 지표들
2. 대표 library들
3. 2-Stage-Detectors에 대해 배움(R-CNN, SPPNet, Fast R-CNN, Faster R-CNN)
4. 부분공간(Subspace), 행공간, 열공간, 일차독립, 일차종속
5. 선형연립방정식의 해집합과 행렬
6. 가역행렬의 동치정리
7. 대각선행렬, 단위행렬, 스칼라행렬, 대칭행렬(symmetric matrix), 반대칭행렬(skew-symmetric matrix), 하삼각행렬(lower triangular matrix), 상삼각행렬(upper triangular matrix), nilpotent, LU-분해

잘한 점

1. 앞으로 데일리 회고록을 쓰겠다는 다짐 + 실제로 쓰고있는 나
2. 투두리스트를 전부 다 하지는 못했지만 계획을 세우고 어느정도 이뤘다는 점

아쉬운 점

1. 투두리스트를 다 못한 점 → 내일은 꼭 다 하자!
2. 선형대수학 챕터 3을 완벽히 이해하지 못한 점 → 내일 스터디 끝나고 복습하자!
3. 부캠 2강 실습과제 못한 점 → 오전에 해결하기!

내일 할 것

1. 오늘 못한 선형대수학 챕터 3 연습문제 풀기
2. 선형대수학 챕터 4-1 강의 듣기
3. 운동하기
4. 부캠 2강 실습과제 해결하기
5. 대회 데이터 EDA 해보기
6. 의자 구매하기,, 허리 아프다!
7. 내일도 회고록 작성하기
8. 선형대수학 기록하기