전체 글 (20) 썸네일형 리스트형 AWS RDS DB 로컬에서 접속하기 이번 포스팅에선 AWS RDS 데이터베이스를 로컬에서 접속하는 방법입니다. 1. AWS 콘솔에서 RDS에 접속한 뒤 연결&보안 탭을 확인합니다. DB의 연결 엔드포인트, 네트워킹 등의 정보를 확인할 수 있습니다. 해당 엔드포인트로 DB에 연결할 수 있습니다. 2. 로컬과 연결해주기 위해 보안 그룹 규칙을 수정할 것입니다. 3. AWS 콘솔에서 EC2에 들어가 보안 그룹 > 인바운드 규칙 편집을 선택합니다. 4. 해당 DB는 저만 접속할 것이므로 유형은 MySQL, 소스는 내 IP로 변경합니다. 5. 로컬의 MySQL workbench에서 RDS DB를 연결합니다. Hostname에는 앞서 봤던 DB의 엔드포인트를 입력하고 DB 생성 시 입력한 마스터 ID와 패스워드를 입력합니다. 6. 연결 되었습니다. .. AWS RDS(Relational Database Service) 사용하여 데이터베이스 구축하기 이전 포스팅에서 AWS Lambda와 CloudWatch Events를 활용하여 S3 버킷에 데이터셋을 자동으로 업로드하는 방법을 작성했습니다. 이번 포스팅은 해당 S3의 파일을 DB의 테이블에 INSERT하기 위해 AWS RDS의 데이터베이스를 생성하는 방법입니다. 1. 먼저 AWS 콘솔에서 RDS 서비스에 접속하여 '데이터베이스 생성'을 선택합니다. 엔진 옵션은 사용하실 옵션을 선택합니다. 전 MySQL을 선택했습니다. 2. 테스트를 하기 위해 템플릿은 '프리 티어'를 선택했습니다. 3. 인스턴스 식별자 및 Master 사용자의 아이디와 암호를 설정합니다. 4. 인스턴스 클래스를 구성해주는데, 저는 테스트용으로 생성한 거라서 스펙은 높지 않게 설정했습니다. 스토리지 등의 필요한 정보도 생성하고자하는 .. AWS Lambda 사용하여 S3 bucket에 데이터 업로드 자동화하기 이번 포스팅 주제는 AWS(Amazon Web Services) Lambda를 사용하여 주기적으로 S3 bucket에 데이터를 업로드하는 방법입니다. 제가 AWS 초보라서.. 틀린 점 있으면 댓글로 알려주세요. 방법은 크게 4가지로 구성됩니다. 1. S3 Bucket 생성 2. IAM 설정 3. Lambda 함수 생성 3-1. Lambda 함수 레이어 생성 및 추가 4. CloudWatch Events 생성 5. 동작 확인 1. S3 Bucket 생성 버킷 생성 방법은 다른 포스팅도 많아서 생략하겠습니다. 2. IAM 설정 람다 함수의 접근 권한을 지정해주기 위해 IAM 역할을 생성합니다. AWS 콘솔에서 IAM에 들어가 액세스 관리 > 역할 > 역할 만들기를 선택합니다. 밑에 이미지와 같이 선택합니다... Amazon S3란? Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 업계 최고의 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스 Amazon S3의 기능 스토리지 클래스 Amazon S3는 여러 사용 사례에 맞춰 설계된 다양한 스토리지 클래스를 제공 자주 액세스하기 위해 미션 크리티컬 프로덕션 데이터를 S3 Standard에 저장 액세스 빈도가 낮은 데이터를 S3 Standard-IA 또는 S3 One Zone-IA에 저장 (비용 절감) S3 Glacier Flexible Retrieval 및 S3 Glacier Deep Archive에 가장 낮은 비용으로 데이터를 보관 액세스 패턴이 변경되거나 알 수 없는 액세스 패턴이 있는 데이터는 S3 Intelligent-Tiering.. [Review] Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network 이번 포스팅에서는 Object detection을 위한 모델 중 하나인 “Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network “를 리뷰해보겠습니다. Scaled-YOLOv4는 YOLOv4의 다음 버전이라고 볼 수 있고, 2021년 2월에 퍼블리시된 논문입니다. (본 논문의 세 저자들은 YOLOv4의 저자입니다) 리뷰에 앞서, Abstract을 간략하게 정리해보면 다음과 같습니다. depth, width, resolution 뿐만 아닌 네트워크의 구조까지 수정하는 network scaling 기법을 제안함 (논문이 제안된 시점 기준) SOTA 중 가장 높은 AP를 기록함 Introduction Object detection은 이젠 너무 당연하게 적용되는 기술로 자리 .. [Review] BASNet : Boundary-Aware Salient Object Detection 이전에 Salient Object Detection(SOD)에 대한 포스팅을 작성했습니다. 글에 작성하였듯, 2015년부터 deep learning을 이용한 SOD 모델 연구가 활발해지며 다양한 모델이 제안되었습니다. 이번 포스팅에서는 deep learning 기반의 SOD 모델 중 하나인 BASNet에 대해 간단하게 정리해보도록 하겠습니다. BASNet : Boundary-Aware Salient Object Detection BASNet은 2019 CVPR paper에 발표된 모델입니다. BASNet은 이름에서도 볼 수 있듯이, saliency map의 boundary에 quality를 높이기 위해 제안된 모델입니다. 그 동안에 제안되어 온 SOD 알고리즘은 중요한 region을 검출하는 성능에 집중.. [Review] Real-Time High-Resolution Background Matting 이번 포스팅에서는 2021 CVPR에서 Best Student Paper Honorable Mentions을 수상한 논문 중 하나인 “Real-Time High-Resolution Background Matting”에 대해서 리뷰해보려고 합니다. https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/html/Lin_Real-Time_High-Resolution_Background_Matting_CVPR_2021_paper.html 리뷰에 앞서, Abstract을 간략하게 정리해보면 다음과 같습니다. 일반적인 GPU로 4K 영상에서는 30fps, HD 영상에선 60fps로 배경 제거 및 교체가 가능함 높은 퀄리티의 alpha matte를 계산하여 머리카락과 같은 세부 정보를 .. Loaded runtime CuDNN library: 7.4.2 but source was compiled with 7.6.0 에러 tensorflow 2.0.0에서 2.3.0으로 업데이트 하면서 버전에 맞는 cudatoolkit과 cudnn을 설치했습니다. 업데이트 후, 대략 다음과 같은 Runtime 에러가 발생했습니다. Loaded runtime CuDNN library: 7.4.2 but source was compiled with 7.6.5. 내용을 보아하니 로드된 cudnn 버전은 7.4.2(이전 tensorflow를 위해 설치한 버전)인데, 컴파일을 7.6.5(지금 tensorflow를 위해 설치한 버전)으로 되었다는 듯 합니다. 저는 다음과 같이 해결했습니다. 1. 일단 보통 cudnn error의 경우, 보통 Memory 문제인 경우가 많았습니다. 실험 당시, 파라미터수가 거의 5배가 늘어난 모델을 사용했기 때문에 업.. 이전 1 2 3 다음
