etc/FastCampus 챌린지 (49) 썸네일형 리스트형 [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 25 회차 Object Detection이란 · 여러 물체에 대해 어떤 물체인지 분류하는 Classification 문제와 그 물체가 어디 있는지 박스를 통해 (Bounding box) 위치 정보를 나타내는 Localization 문제를 둘 다 해내야 하는 분야 · Object Detection = 여러가지 물체에 대한 Classification + 물체의 위치정보를 파악하는 Localization [ Object Detection = Multi-Labeled Classification + Bounding Box Regression(Localization) ] One stage Detector : Localization / Classification 을 동시에 처리 YOLO / SSD / RetinaNet 비교적 .. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 24 회차 cnn 재수강하다가 포기하고 다시 기본으로 돌아옴 필터링 ▪ 영상의 필터링(image filtering) • 영상에서 필요한 정보만 통과시키고 원치 않는 정보는 걸러내는 작업 ▪ 주파수 공간에서의 필터링 (Frequency domain filtering) ▪ 공간적 필터링 (Spatial domain filtering) • 영상의 픽셀 값을 직접 이용하는 필터링 방법 ▪ 대상 좌표의 픽셀 값과 주변 픽셀 값을 동시에 사용 • 주로 마스크(mask) 연산을 이용함 (마스크 = 커널(kernel) = 윈도우(window) = 템플릿(template)) ▪ 다양한 모양과 크기의 마스크 ▪ 마스크의 형태와 값에 따라 필터의 역할이 결정됨 • 영상 부드럽게 만들기 • 영상 날카롭게 만들기 • 에지(edge) 검출.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 23 회차 CNN 이 이해가 안되서 한번 더 재수강 한다 pooling layer 에 대한 명확한 개념정리가 필요해보임 Pooling Layers - CNN을 구성하는데 필요한 중간, 최종 레이어에 대해 알아보자. - Pooling layer 라 부르는 이 레이어는 주로 콘볼루션 레이어를 input으로 받아들인다. - 콘볼루션 레이어는 각 필터당 하나의 feature map이 형성되고, 그 feature map을 스택처럼 쌓아둔 것이다. - 많은 object 카테고리가 존재하는 복잡한 데이터셋을 가지고 CNN을 구현해 내는경우 - 매우 많은 수의 필터를 필요로 하는데, 각각은 이미지의 패턴을 찾아내는데에 사용된다. - 필터가 많다는 얘기는 그만큼 feature map들이 쌓이게 된다는것이고 이것은 - 우리가 구현할.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 22 회차 힘들다 후 ㅜ 대인기피증 생기겟음 OpenCV DNN(Deep Neural Network) 모듈 • 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 실행(forward pass, inference) 하는 기능 • 학습은 지원하지 않음 • OpenCV 3.3 버전부터 기본 기능으로 제공 • OpenCV 4.3 버전부터 GPU(CUDA) 지원 (소스 코드 직접 빌드 필요) • 참고: https://github.com/opencv/opencv/wiki/Deep-Learning-in-OpenCV ▪ 지원하는 딥러닝 프레임워크 OpenCV DNN 모듈 ▪ 검증된 딥러닝 네트워크 OpenCV DNN API ▪ 네트워크 불러오기 • model: 훈련된 가중치를 저장하고 있는 이진 파일 이름 • config: 네트워크 구성을 저장.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 21 회차 딥러닝 학습과 모델 파일 저장 ▪ Tensorflow로 필기체 숫자 인식 학습하기 • OpenCV DNN 모듈에서 이용할 목적으로 TensorFlow를 이용하여 필기체 숫자 인식을 학습하고, 그 결과를 pb 파일로 저장하기 • 네트워크 구조: [Conv-Pool-Conv-Pool-FC-FC-FC] • 학습 데이터: MNIST 데이터셋 ▪ Yann LeCun 교수가 필기체 숫자 인식을 위해 사용했던 데이터셋 ▪ 각각의 숫자는 28x28 크기의 0~1 사이의 실수값으로 구성된 영상 데이터 ▪ 60,000개의 훈련용 영상과 10,000개의 테스트 영상 ▪ 준비 사항 • Tensorflow 1.13.1 설치 pip install tensorflow==1.13.1 ▪ Tensorflow MNIST 학습: 네트워크.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 20 회차 30일 남았다... 시간 진짜 빨리감 강제로 보게 되서 좋긴 좋네 허허.. 오늘은 cnn 컨볼루션 신경망: CNN ▪ 컨볼루션 신경망(CNN: Convolutional Neural Network) • 영상 인식 등을 위한 딥러닝에 특화된 네트워크 구조 • 일반적 구성: 컨볼루션(convolution) + 풀링(pooling) + … + 완전 연결 레이어(FC) ▪ 컨볼루션 레이어(Convolution Layer) • 2차원 영상에서 유효한 특징(feature)를 찾아내는 역할 • 유용한 필터 마스크가 학습에 의해 결정됨 • 보통 ReLU 활성화 함수를 함께 사용함 ▪ 풀링 레이어(Pooling Layer) • 유용한 정보는 유지하면서 입력 크기를 줄임으로써 과적합(overfitting)을 예방하고 계산량.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 19 회차 오늘은 복습이다 YOLO 코드리뷰 ! https://pjreddie.com/darknet Darknet: Open Source Neural Networks in C Nightmare Use Darknet's black magic to conjure ghosts, ghouls, and wild badgermoles. But be warned, ye who enter here: no one is safe in the land of nightmares. pjreddie.com coco dataset 을 사용 ( coco data set 은 ms에서 객체 검출용으로 특화되어 공개해놓은 트레이닝 셋 , 테스트 데이터 셋 ) 일단 cfg(구성파일) 파일과 weights(학습을 시켜둔 모델파일) 파일을 받아줌 자 한.. [패스트캠퍼스 수강 후기] 컴퓨터비전인강 100% 환급 챌린지 18 회차 모르겠다 걍 딥러닝 부터 바로 가자!! ▪ 딥러닝(Deep Learning)이란? • 2000대부터 사용되고 있는 심층 신경망(deep neural network)의 또 다른 이름 ▪ 머신 러닝(ML) vs. 딥러닝(DL) www.mathworks.com/discovery/deep-learning.html What Is Deep Learning? | How It Works, Techniques & Applications Deep learning is a machine learning technique that teaches computers to learn by example. Learn more about deep learning with MATLAB examples and tools. www.math.. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
