분류 전체보기 (20) 썸네일형 리스트형 개발 일지 (3) - Extract features 및 Feature map 그리기 deep-deep-deep.tistory.com/25 Keras 이미지 Extract features 및 Feature map 그리기 1. 이미지 features 추출하고, Feature map을 그리기. (with VGG16) keras.io/api/applications/#extract-features-with-vgg16 from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16 from tensorflow.keras.pr.. deep-deep-deep.tistory.com 다음 구현 목표는 Extract features 및 Feature map을 추출하는 것이다. 전체 시스템 동작 방식은 다음과 같다 사진입력 - 물체부 탐지 - 특징맵으로 추출 - 데이터베이스에.. 개발일지 (2) - detection 결과물을 JSON출력하기 지난 과정에서 retinanet을 이용해 object detection 결과물을 얻었다. 그 결과물을 COCO JSON 형식으로 출력하는 것이 본 포스팅의 목표이다. detection box의 출력 형식은 label index와 (좌상단y, 좌상단x, 우하단y, 우하단 x) 로 이루어져 있다. # load image imagePath = "beatles01.jpg" image = read_image_bgr('../../data/image/'+imagePath) print('image shape:', image.shape) # copy to draw on draw = image.copy() draw = cv2.cvtColor(draw, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 모델에 입력전에 이미지 사전 처리.. 개발일지 (1) - 에러 수정, keras-RetinaNet 실행 [에러] AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode' Keras의 load_model() 함수 이용 시에 이러한 에러가 발생했다. h5py가 3 버전일 때에 발생하는 에러라고 한다. 해결 방법은 h5py를 2 버전으로 다운그레이드해준다. > pip install h5py==2.10.0 출처: beausty23.tistory.com/135 [에러 해결] AttributeError: 'str' object has no attribute 'decode' Keras의 load_model() 함수 이용 시에 이러한 에러가 발생했다. h5py가 3 버전일 때에 발생하는 에러라고 한다. 해결 방법은 h5py를 2 버전으로 다운그레이드해준다. > pip instal.. Face-similarity 정리 github.com/sthalles/face-similarity sthalles/face-similarity Face-similarity CNN using Tensorflow Eager execution. - sthalles/face-similarity github.com 후배가 프로젝트하길래 10분만에 정리해준 허접한 정리(뇌피셜) 입니다. 1. 얼굴 특징 추출은 DenseNet을 사용한다. DenseNet 은 Resnet처럼 layer간의 정보를 공유한다는 아이디어를 따랐지만, summation이 아닌 concatenation을 이용해 parameter의 수를 compact하게 만들었다. 2. Contrasive loss는 애매하게 비슷한사람은 더 멀리 분류하고 완전 차이나는 사람은 건들지도 않는 l.. (*on-going)(논문 정리) Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 2021년 3월 25일 arxiv에 기재된 "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows"에 대한 리뷰이다. arxiv.org/abs/2103.14030 Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows This paper presents a new vision Transformer, called Swin Transformer, that capably serves as a general-purpose backbone for computer vision. Challenges in adapting Transformer from language to.. Object Detection의 역사 Object Detection의 역사 RCNN (2013) Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation https://arxiv.org/abs/1311.2524 기존에 물체 검출에 사용된 sliding window 방식에는 background를 검출하는 잉여시간이 너무 많았다. 이에 따라 등장한 기법이 Region Proposal 방식 RCNN은 Region Proposal을 1차적으로 사용하여 2000개의 Region영역을 proposal함. 2차적으로 CNN Detection을 이용해 Feature를 추출하고 a) FC - SVM으로 classification함. b) bounding box regre.. 일기) 불안함을 지배하기 불안함이 매우 커진 날이다. 재용 연구원님께 대학원 진학건으로 상담받은지도 1년이 다 되었지만, 오늘 느낀 점은 요즘의 대학원 진학과 비교했을 때, 재용님이 알고계시는 선발과정이나 스펙에 대한 인식이 조금 outdated하다는 것. 물론 지난 방학동안 배운 논문을 읽는 법, 최근 연구 트렌드, 연구를 확장하는 법 같은 지식들은 어디에서도 구할 수 없는 보물들이다. 항상 재용님만 믿지 말고 나 스스로 자립할 수 있는 능력을 기르자고 생각했지만, 막상 불안한 생각이 들자 거기서 나오는 불안감은 걷잡을수 없이 커져버렸다. 하지만 다행히도 나는 스스로 불안감을 컨트롤 하는 방법은 알고있다. 1. 스스로 불안함을 인정하고 인지한다. 나는 불안하다 뭐든 하지않으면 내가 무너져버릴거 같고 낭떠러지로 떨어질 것 같은 .. (1) 공공데이터 분석하기 - 데이터 선정 인터넷에서 구할 수 있는 데이터를 분석해 새로운 인사이트를 제안해보자. 우선 사용할 데이터를 선정해야한다! 한국인으로 태어난 이상 집값에 관심이 많기도 하고, 최근 큰 변동폭을 보인 점이 흥미로워서 한국의 주택가격 추이 데이터를 분석할 데이터로 선정했다. 주택가격은 지금까지 계속 상승 해왔고, 이 상승 폭이 지역별로 얼마나 차이 나는지 그리고 삶에 얼마나 와 닿는지 통계적으로 분석하고 시각적으로 표현하는 것이 본 프로젝트의 목적이다. 부동산가격 분석 사례 빅데이터를 활용한 글로벌 부동산 가격 분석 정책 연구 위원회 주택 가격에 영향을 미치는 45가지 변수에 대해 글로벌 부동산 가격을 분석했다. http://www.kiep.go.kr/sub/view.do?bbsId=global_econo&nttId=203.. 2. 첫 삼각형2 #SimpleFragmentShader.fragmentshader #version 330 core out vec3 color; void main(){ color = vec3(1,0,0); } #SimpleVertexShader.vertexshader #version 330 core layout(location = 0) in vec3 vertexPosition_modelspace; void main(){ gl_Position.xyz = vertexPosition_modelspace; gl_Position.w = 1.0; } #include #include #include #include GLFWwindow* window; #include #include using namespace glm; int main.. (3) GTP2를 이용한 의료기사생성 AI - 무작성 기사쓰기! 지난 진행상황에서 "의료기사 데이터와 의료지식 데이터를 한번에 학습시킨 모델" 이 원터치로 "의료기사"를 생성하는 것이 무리라고 판단했다. 그리고 다음과 같은 의문이 생겼다 '최신기사를 학습 시켜서 최신기사를 결과물로 내놓을거면, 중간에 GPT는 왜 필요한거지? 그냥 최신기사를 copy+paste하면 되는거 아닌가?'. 그래서 모델생성 팀원과 얘기를 나눠본 결과 팀원이 생각한 최종 결과물은 이런 식이라고 한다. 기사 생성 모듈에서도 최신 데이터를 학습시키고, 기사 내용도 최신 지식이 반영되기를 바라는 식이다. .... 우선 처음 이 얘기를 듣고 나는 이 목표를 달성하기 위해선 실시간 크롤링, 실시간 전처리, 실시간 학습모델이 필요하다고 생각이 들었다. 따라서 서버에 크롤링, 전처리, RNN모델을 다 올려.. 이전 1 2 다음
