Image Segmentation

TGNet 보다보니까 U-net 이 나왔는데, 

U -net 은 의료쪽 영상 인식 분야, image segmentation 에 많이 쓰이는 기법이라고 한다. 

이와 관련되어 Image Segmentation 부분의 논문들 , Fully connected Network for Semantic Segmenation 등 기본적인 논문들을 먼저 보려고 한다.

 

TGNet 이나 DeepST 등 수요예측 관련된 부분은 적당히 TGNet 코드보고 잠시 덮어두고, 연구실에서 할 프로젝트도 그렇고 이쪽으로 더 공부를 한 후 다시 돌아가야겠다. 

 

1. R-CNN -> Fast Rcnn ,,,,,Mask R CNN 등 논문

2. Mask R-CNN code 

 

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'Mask R-CNN'

 

https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN

https://arxiv.org/abs/1703.06870

 

 

 

1. COCO Dataset 

- 용량 GB 로 크므로 gsutil 이용해 다운 

$ curl https://sdk.cloud.google.com | bash

$ source ~/.bashrc

 

*sdk : 로컬 PC 에서 google cloud platform의 기능 제공하기 위해 

The Cloud SDK is a set of tools for Google Cloud Platform. It contains gcloud, gsutil, and bq command-line tools, which you can use to access Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery, and other products and services from the command-line. You can run these tools interactively or in your automated scripts

 

*rc file : RCFile (Record Columnar File) is a data placement structure that determines how to store relational tables on computer clusters. It is designed for systems using the MapReduce framework. 

 

*bashrc : 

-> .bashrc : bash 켜질때마다 수행됨 / 리눅스 부팅 시 미리 적용하여 구동할때 적용되도록 설정돼놓은 파일 

https://mjson.tistory.com/226

 

 

*bash 안에 bash! 

 

bashrc 에서 alias 에 임시 명령어 추가 -> source 해줌! 

 

 

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window subsystem 에서 ubuntu bash shell 을 썼는데, 자꾸 안됐는데 

윈도우를 사용하는 경우에는 Google Cloud Platfrom을 설치 하고 gsutil 명령어를 사용해야 데이터를 다운 받을 수 있다.

이것때문에 안됐던 것 같다. 

 

 

References 

https://modulabs-biomedical.github.io/U_Net

https://tensorflow.blog/2017/06/05/from-r-cnn-to-mask-r-cnn/

https://jybaek.tistory.com/648