파리 여행을 2025년 4월 29일부터~5월5일까지 다녀왔습니다. 호텔은 오페라 가르니에(Palais Garnier) 근처였고 파리의 헬스장을 가려고 와이프 허락받고 갓다왔습니다.ㅋㅋ 그럼 이제 Neoness Paris 헬스장 리뷰를 해봅니다.Neoness Paris는 체인점이기 때문에 파리 곳곳에 있을겁니다. 저는 그 중에 Neoness Paris 9 Saint-Lazare 헬스장을 다녀왔습니다. "> 1. 가격Day pass 가격은 당시에 15유로였습니다. (카드, 현금 모두 가능)그리고 직원분이 타월 필요하냐고 물어봤는데 필요없다고 했습니다. 타월을 필요로 하면 추가요금이 있을 수도 있습니다. 가실 때 하나 챙겨가면 좋을것같네요. 타월없이도 입장은 가능했습니다. ㅎㅎ (여담으로 Fitness ..

지난 글에서 VMAF(Video Multimethod Assessment Fusion)에 대해 알아보았습니다. 그리고 2020년에 기존 VMAF의 성능을향상시킨 방법들을 오늘 소개합니다. (해당 글을 참고하였습니다.) 목차 Speed Optimization New libvmaf API "No Enhancement Gain” Mode: VMAF NEG 1. Speed Optimization 기존의 VMAF을 사용하는 데 있어서 단점은 VMAF score를 구하는데 time cost가 크다는 것이었습니다. Time cost를 줄이기 위해 다음과 같은 방법을 개발해왔습니다. Low-level code optimization and vectorization (2016년): python + C에서 standal..

오늘 리뷰할 논문은 Rate-Perception Optimized Preprocessing for Video Coding으로 Bilibili 에서 나온 논문입니다. Bilibili는 동영상 플랫폼 회사로 중국의 유튜브로 생각하시면 편합니다. 논문 내용을 요약하면 다음과 같습니다.Video의 각 frame(image)에 대해 preprocessing을 적용하여 image quality는 그대로 유지하되 image size를 최대한 줄여서 최종적으로 video size를 줄이는 것을 목적Preprocessing은 Rate-Perception Optimized Preprocessing (RPP) model을 통해 적용됨1. IntroductionHD 비디오는 고객 전체 internet traffic 중 80%..

※ 해당 글은 vision ai, classification task 관련된 내용만 다룹니다. 오늘은 이전 글에 이어서 DALI dataloader를 multi-gpu로 load하는 방법을 설명드리고 single-gpu와 multi-gpu간의 속도 차이를 확인해보겠습니다. 그리고 이전 글에서 추가된 부분만 설명드리도록 하겠습니다. 0. Experiment Setup DALI를 적용해볼 data type은 image와 video 이며 실험환경은 다음과 같습니다. PyPI PyTorch: 1.10.0 DALI: 1.6 decord: 0.6.0 OpenCV: 4.5.3.56 Hardware CPU: Intel(R) Xeon(R) Gold 5120 CPU @ 2.20GHz GPU: Tesla V100-PCIE..

※ 해당 글은 vision ai, classification task 관련된 내용만 다룹니다. 오늘은 DALI를 사용하는 방법을 알아보고 DALI를 사용했을 때와 사용하지 않았을 경우의 time cost차이를 직접 측정해보도록 하겠습니다. 1. DALI 란? Data Loading Library (DALI)는 DNN을 training할때 data loading 및 pre-processing을 GPU을 사용할 수 있도록 하는 GPU-accelerated library 그래서 CPU를 사용할 때보다 훨씬 빠르게 training이 가능 DALI는 자체적인 execution engine을 가지며 input pipeline의 throughput을 최대화 시키기위해 설계됨 DALI는 portable하기 때문에 Py..

오늘은 BentoML을 이용한 model serving 방법을 설명드리려고 합니다. 정확히는 BentoML을 사용하여 model serving을 위한 model prediction api를 생성하는 것을 목표로 하겠습니다. 1. BentoML이란? Model serving 방법을 설명드리기 전 BentoML에 대해 간단히 알아보죠. BentoML의 Bento는 일본어이며 한국어로는 도시락을 의미합니다. BentoML: ML-powered prediction service 생성을 쉽게 해주는 framework BentoML의 Bento는 일본어이며 한국어로는 도시락을 의미 도시락이 밥과 반찬이 모두 있는 것처럼 BentoML은 model serving에 필요한 요소들을 모아주기 때문에 이와 같이 nami..