When will you grow up?

Yolo 모델이 벌써 11까지 나왔다.Ultralytics에서 지원되는 yolo 모델을 보면 YOLOv3 ~ YOLOv11/ SAM,SAM2, FastSAM, YOLO-World까지 다양한 모델들을 지원한다.아마 많은 사람들이 사용하는 이유중 하나는 간편하게 학습을 할 수 있고 지속적으로 코드 관리는 한다는 점이 있을 것이다.  성능을 살펴보면 기존의 YOLOv10보다 좋은것을 확인할 수 있다 mAP 기준https://github.com/ultralytics/ultralytics  YOLO11의 주요 특징향상된 성능: YOLOv8m 대비 22% 적은 매개변수로 더 높은 mAP 점수 달성다양한 작업 지원: 객체 감지, 분류, 포즈 추정, 인스턴스 분할 등개선된 아키텍처: 더 정확한 특징 추출과 처리 속도 ..

요즘 생성형 AI 관련된 내용일 정말 많이 올라오는데 특히, 자연어처리 와 더불어 LLM 관련된 내용이 정말 많이 올라오는데  반면 비전 관련된 책은 부족했다. 하지만 이렇게 비전관점에서 생성형 AI 책이 나오면서 많은 관심을 가질 수 있을 것 같다. 저자 서문에 따르면 비전 생성 모델에 대해 처음 공부할 때 도움이 될 기본 모델과 연구에서 대표적으로 활용되는 예시 모델의 전반적인 이론과 실습을 모두 다 잡는다고 나와있다. 실제로 목차와 내용을 살펴보니 간단한 배경지식 수학 내용부터 시작하여 GAN, Diffusion Based 모델까지 소개를 하고있다. 책 한권으로 모든 내용은 확인할 수 없겠지만 전반적인 개요와 사용법까지 익힐 수 있을것 같다. 제일 중요한 어디서부터 공부할 지 막막한 분들을 위해 정..

딥러닝 등 다양하게 Nvidia GPU를 사용하다보면, GPU를 모니터링을 해야할 경우가 많은데, 여기서 다양한 방법을 소개합니다.  1. Python을 사용한 pynvml 라이브러리pynvml은 NVIDIA Management Library (NVML) 인터페이스를 Python에서 사용할 수 있도록 하는 라이브러리입니다. 이를 통해 GPU 사용량을 코드로 확인할 수 있습니다.# 설치pip install nvidia-ml-py31.1 사용 예시import pynvml# NVML 초기화pynvml.nvmlInit()# GPU 장치 개수 확인device_count = pynvml.nvmlDeviceGetCount()for i in range(device_count): handle = pynvml.nvm..