curiosity killed the cat

한국에 있는 일반 마파두부를 생각하시면 안 되고, 마라 맛이 강한 찐 마파두부를 파는 플래이버타운. 원래 마파두부를 그렇게 좋아하지 않았는데, 플래이버타운을 가면 거의 고정 메뉴가 되어버린 것 같아요. 하지만 마라 향을 안 좋아하면 먹기 힘든 메뉴일 수도 있어요. 이렇게 밥과 함께 시키면 밥 한공기는 순삭이더라고요. 고수를 워낙 좋아하다 보니 저렇게 고수도 얹어주니 더 맛있었어요 족발 튀김도 정말 맛있어요. 것바속촉이라 매력도 업... 이것 외에 브로컬리 샐러드와 충칭 치킨도 맛있었어요 (사진은 반마리). 충칭 치킨은 정말 바삭바삭하고, 마라 시즈닝이 듬뿍 얹어져 있어요. 그렇게 맵지는 않지만, 마파두부와 같이 향신료를 안 좋아하면 입맛에 안 맞을 수도 있어요. 다음에는 다른 메뉴도 도전해봐야겠네요! 직..

개요 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2205.15242 이전 글: [간단 리뷰] RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 제목: RE-PARAMETERIZING YOUR OPTIMIZERS RATHER THAN ARCHITECTURES RepVGG 같은 경우 train 할 때 3x3 conv, 1x1 conv, identity branch를 분리해서 block을 만들어서 사용하고, inference 할 때 3개의 branch들을 1개의 convolution operator로 합쳐서 사용한다. 이렇게 했을 때 문제 중 하나가 quantization이 잘 안 된다는 것이다 (간단하게 설명하자면 RepVGG에서 각 branch의 셩격이 다르다 보니..

개요 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2101.03697 ResNet같이 residual block을 사용하거나 GoogLeNet같이 inception module를 사용하면 성능이 좋아지는 것은 잘 알려져 있지만 계산의 효율이 떨어진다. 이런 구조의 공통점은 다음 그림과 같이 정보가 여러 branch로 쪼개진 후 다시 합쳐진다는 것이다 (residual block, inception module 같은 구조들이 왜 도움이 되었는지는 해당 논문들 참고). 계산 효율성에서 이런 구조들의 단점은 한 residual block / inception module이 병렬적으로 한방에 계산이 안된다는 것이다. RepVGG 논문에서는 이러한 이점들을 살리면서 계산이 효율적으로 이뤄지도록 하는 것이 ..

커만사에서 라즈베리 캔디라고 이름 붙은 생두를 사봤어요. 1kg에 36,000원으로 커피에 속하네요. 제가 로스팅한 커피와 전문가가 로스팅한 커피를 비교하려고 했는데, 아쉽게도 로스팅된 커피는 못 구했어요. 판매 사이트에 의하면 라즈베리, 블랙티, 다크초콜릿을 연상시키는 맛이라고 하네요. 넨세보는 웨스트 알시 지역에 있는 마을인데, 해발고도가 약 1,800m정도에요. 좋은 품질의 커피를 키우기 좋은 지역이라서 커피가 이 지역에서 중요한 작물이라고 하네요. 해발고도가 높은 지역에서 재배한 커피의 높은 당도, 내추럴 프로세싱과 무산소 발효과정을 거쳐서 발현하는 커피의 개성, 그리고 에티오피아 커피 특유의 산미를 기대하고 구매했어요. 생두 1kg를 구매하니 금방 이렇게 도착했어요. 생두에서도 무산소 발효 특유..

개요 논문 링크: https://www.scss.tcd.ie/Rachel.McDonnell/papers/a154blancoiribera.pdf 간단하게 요약하자면 얼굴에 marker을 찍고 트래킹했을 때 marker의 움직임을 어떻게 캐릭터의 blendshape으로 변환할 수 있는지 새로운 방법을 제안한 논문. 특히 range of motion이 고려되었다는 점이 주목할만하다. 용어 Facial motion capture: actor의 얼굴 움직임을 정확하게 측정하는 것을 뜻한다 Facial animation retargeting: actor의 얼굴 움직임을 다른 캐릭터의 얼굴로 정확하게 transfer하는 것을 뜻한다. 이때 얼굴 움직임의 semantic meaning은 잘 보존되어야 한다 (예를 들어..

집에서 칼디 미니 로스터로 커피를 잘 볶아보기 위해서 Scott Rao의 "The coffee roaster's companion"에 나오는 핵심 내용을 한번 정리해보았습니다 ([커피] 홈 로스팅: 칼디 미니 커피로스터). 잘 로스팅된 커피는 보통 다음과 같이 볶아진다고 합니다: The Three Commandments of Roasting 1. Thou shalt apply adequate energy at the beginning of a roast: 로스팅 초기에 충분한 열기를 가해야 한다. 다시 말해서 로스팅기를 충분히 예열을 해야 한다는 뜻입니다. 이유는 초기에 충분한 열기를 가해야 커피콩의 내부 온도가 빨리 오르고, 커피 콩이 전체적으로 development time이 충분히 길 수 있기 때문..

예꼬랑은 마카롱과 다양한 디저트를 파는 맛집인데 저는 여기서 파는 말랑말랑한 쿠키가 정말 맛있더라고요. 예전에는 2호점을 주로 갔었는데 위치 때문인지 사람들이 잘 안와서 지금 2호점은 휴무 상태라고 하네요 ㅜㅜ 그래서 오늘은 1호점에 와봤어요 이렇게 주로 마카롱이 많고 쿠키를 몇 종류 팔고 있어요. 대치 2호점에서 예전에 쿠키가 더 다양하게 있었는데 살짝 아쉽네요. 하지만 가장 좋아했던 무화과 쿠키는 있어서 만족! 집에 와서 최근에 볶은 커피와 같이 먹으니까 역시 꿀맛이네요 1호점 위치는 지도 참고하세요~

개요 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2001.07685 이전 글: [논문 리뷰] ReMixMatch [논문 리뷰] Unsupervised Data Augmentation for Consistency Training semi-supervised learning 논문. 복잡해지는 semi-supervised training방법들에서 중요한 요소들을 잘 통합해서 간단하지만 성능이 좋은 방법이라고 저자들은 설명한다. 간단히 요약하자면 consistency regularization과 pseudo-labeling을 같이 사용하는 semi-supervised training 방법이라고 이해하면 된다. 방법 Notation L: 데이터셋에 class 수 B: batch size (labeled ..

개요 논문 링크:https://arxiv.org/abs/1904.12848 이전 글: [논문 리뷰] MixMatch [논문 리뷰] Virtual Adversarial Training Data augmentation을 잘하는 것이 (semi-supervised training에서) consistency training에 중요하다고 보인 논문 중 하나다. Supervised training에서 augmentation을 잘하는 방법이 발전되어 왔는데, semi-supervised training에 이러한 augmentation 방법들을 적용하면 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것이 핵심이다: " To emphasize the use of better data augmentation in consistency tr..

개요 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2007.06346 제목: Whitening for Self-Supervised Representation Learning 이전 글: [논문 리뷰] BYOL [논문 리뷰] SimSiam BYOL에서 어떻게 degenerate solution을 피해 가는지에 대해서 많은 논란이 있었지만, 몇 가지 study에 의하면 적어도 projection / predictor head (MLP)에 있는 Batch Normalization이 중요한 역할을 한다 (https://arxiv.org/abs/2010.00578, https://generallyintelligent.com/research/2020-08-24-understanding-self-supervis..