[딥러닝] 설날 끝나고 맞이하는 실험 일지 1

맨날 비슷한 연구만 계속해서 사실 여기에 정리하는 것도 조금 그렇기는 한데,

내 의지가 자꾸 없어질 때가 많아서 여기서 정리하면서 마음 다잡는 용도로 쓰고 있다.

 

아주 가끔 블로그 조회수나 블로그 유입 경로를 보는데, 생소한 유입이 많다.

특히 구글에서 내 블로그를 바로 주소 쳐서 들어오시는 분들이 많은데, 어떻게 알고 들어오시는건지...

내가 수정할 때 내 스스로 조회수 늘리는 건가 했는데,

실험 결과 내가 접속하지 않은 날에도 거의 40은 기본으로 찍는다

(검색어 유입이 아니라 url 유입은 조금 신기하긴 한데ㅋㅋㅋㅋ 카카오톡으로 유입이면 친구나 지인이라고 예상해보겠으나,

그냥 링크를 외워서 들어오시는 분들도 있는 것 같다. 그럴 때마다 역시 url을 잘 지었군 뿌듯뿌듯...

유입이 많아지는 날은 힘나서 블로그 글에 연구 상황을 조금이라도 끄적여볼려고 한다.)

 

https://sites.google.com/view/reside-dehaze-datasets

RESIDE: V0

최신 연구 동향을 살펴보니 새로운 데이터 셋이 나왔다

이걸로 트레이닝을 돌려볼 예정인데 너무신난다 제발 결과가 잘 나왔으면 좋겠구 진짜.. 하 일단 너무 신나서 다운로드 신나게 받았다.

해보고 안되면 또 다른걸 해보아야겠지만, 예상되는 범주 상에서 지금 필요한 요소가 들어가 있는 연구가 나와서 내 연구에 조금더 진전이 있을 것 같다.

 

딴건 모르겠고 이걸 보니까 dehaze 관련 연구 성과나 데이터셋에서 이번에 나온 논문 데이터가 한획을 그었다고 생각한다.

(물론 실험 결과가 잘 안나오면 실망할 수도 있겠지만, 솔직히 야외 안개 데이터 셋이 하나라도 생긴 점에서 일단 큰 의의가 있다..

심지어 합성된 애들과 합성 안된 애들을 나눠놨고, 트레이닝도 입맛에 맞게 섞어서 할 수 있다. 진짜 세심한 카테고리 정리에 감명 받음)

심지어 저자들이 적은 이 쿨한 대목에서 감명 받음.

>We have updated ITS, SOTS dataset ( Baidu Yun Link) and HSTS(both Dropbox and Baidu Yun Link). Please feel free to utilize it.

>We have updated SOTS dataset (both Dropbox and Baidu Yun Link). Please feel free to utilize it.

크 멋있어

열심히 데이터셋 가지고 연구에 힘써서 논문 낸 다름에 인용 논문 번호(1-3)번사이로 달아드리겠습니다.

 

각설하고

그럼 오늘 할 일을 적어보겠다.

이렇게 데이터 들을 한 구석에 몰아넣고 압축을 풀면 제대로 압축이 풀리니까 유의바람

알고 있던 사실이지만, 분할 압축에 대한 개념을 윈도우에서 먼저 알고 진행하지 않았으면 리눅스에서는 그냥 따로 압축을 풀었을 지도 모를 일 이니까 일단 정리해둔다.

 

음 압축푸는데 거의 하루 걸렸다.

와 이거는 진짜 일이야..

트레이닝 하는 동안에도 엄청 걸릴 것 같으니까 일단 이거 하고 껐다가 켜야겠다.

프로세스 강제 종료하면 또 뭔일이 날지 모르니까..