Reducer Reducer는 현재의 State 와 Action 을 인자로 받아 => Store(스토어)에 접근해 Action 값에 맞게 State 를 변경한다. 더보기 Action 참고, action이란 애플리케이션에서 어떤 변화가 발생했는지를 나타내는 객체 dispatch 함수는 이 액션을 Redux 스토어에 전달하여 리듀서 함수가 해당 액션을 처리하고 상태를 업데이트할 수 있도록 함 input : State & Action Action 값에 따라 State를 변경 예시 -> Reducer가 state 와 action을 받고, state를 변경하는 코드 const inputReducer = (state,action)=> { switch(action.type){ case "CHANGE": return ..

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]= 사용하고자 하는 GPU 이때 사용하고자 하는 GPU는 0번 GPU의 경우 "0" 1번 GPU의 경우 "1" 0번 1번을 같이 쓰고 싶을 때는 "0,1" 이런 식으로 지정해주면 된다. 이렇게도 안되는 경우 ... (사실 이렇게 하면 그냥 다 되는 것 같다) PU_NUM = 0 # 원하는 GPU 번호 입력 device = torch.device(f'cuda:{GPU_NUM}' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') torch.cuda.set_device(device) # change allocation of current GPU 여기까지가 이제 여러 개의 GPU가 있을 때 하나의 GPU만 사용하고 싶을 때 사용..

Object 2D Detection(객체 검출)을 공부하면서 각오픈 데이터 셋마다 label 형식이 다르고, 그때 그때 찾는게 매우 불편하여 이 기회에 정리하고자 한다. COCO YOLO KITTI & VOC 기본적으로 COCO의 경우 (x,y,w,h) --> (좌상단 x, 좌상단 y, bouding box의 W, bounding box의 H) 이다. YOLO의 경우 (x,y,w,h) --> (bounding box 중심점의 x,bounding box 중심점의 y,bouding box의 W, bounding box의 H) 이다. 3. KITTI, VOC 의 경우 (좌상단 x,좌상단 y, 우하단 x, 우하단 y) 이다.