미래기술연구소

Grounding DINO는 객체 탐지(Object Detection) 모델로, 특정한 문장(prompt)이나 단어를 입력하면 해당하는 물체를 이미지에서 찾아주는 모델입니다. 기존의 DINO(Detection Transformer) 모델을 기반으로 하지만, 자연어 문장을 입력으로 받아 사물의 위치를 탐지하는 기능이 추가되었습니다.🔹 Grounding DINO의 특징자연어 기반 객체 탐지사용자가 특정 문장(예: "a red car" 또는 "고양이")을 입력하면, 이미지 내에서 해당하는 객체를 찾아줍니다.DINO + GroundingDINO는 Transformer 기반의 객체 탐지 모델이고, Grounding DINO는 여기에 자연어 이해(NLP) 기능을 추가한 것입니다.Open-set Detection기..

딥러닝 개발자는 인공지능 분야에서 딥러닝 알고리즘을 개발하고 적용하는 전문가입니다. 따라서 딥러닝 개발자는 다음과 같은 기본적인 소양이 필요합니다. 수학과 통계 이해력: 딥러닝은 수학과 통계의 이론적 기반 위에 구축되어 있습니다. 따라서 딥러닝 개발자는 확률, 선형대수, 미적분학 등의 수학과 통계 지식을 이해하고 있어야 합니다. 프로그래밍 능력: 딥러닝 개발자는 Python, R, C++, Java 등의 프로그래밍 언어를 자유롭게 다룰 수 있어야 합니다. 특히 Python은 딥러닝 분야에서 가장 많이 사용되는 언어 중 하나입니다. 딥러닝 이론 이해력: 딥러닝 개발자는 딥러닝의 이론과 구조를 이해하고 있어야 합니다. 이는 인공신경망 구조, 활성화 함수, 오차 함수 등의 개념을 이해하는 것을 의미합니다. 데..

Jetson Nano Developer Kit VIEW TECHNICAL SPECIFICATIONS GPU 128-core Maxwell CPU Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz Memory 4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s Storage microSD (not included) Video Encode 4K @ 30 | 4x 1080p @ 30 | 9x 720p @ 30 (H.264/H.265) Video Decode 4K @ 60 | 2x 4K @ 30 | 8x 1080p @ 30 | 18x 720p @ 30 (H.264/H.265) Camera 2x MIPI CSI-2 DPHY lanes Connectivity Gigabit Ethernet, M.2 Key E Di..

5회차.. 벌써 지침 합리화 하기 시작한다 ▪ OpenCV 영상 데이터 자료형과 NumPy 자료형 OpenCV 자료형 ( 1채널 ) NumPy 자료형 구분 cv2.CV_8U numpy.uint8 8비트 부호 없는 정수 cv2.CV_8S numpy.int8 8비트 부호 있는 정수 cv2.CV_16U numpy.uint16 16비트 부호 없는 정수 cv2.CV_16S numpy.int16 16비트 부호 있는 정수 cv2.CV_32S numpy.int32 32비트 부호 있는 정수 cv2.CV_32F numpy.float32 32비트 부동소수형 cv2.CV_64F numpy.float64 64비트 부동소수형 cv2.CV_16F numpy.float16 16비트 부동소수형 * floating point • 그레이..

Fast Campus 강의 2강 수강후 1회 블로그 기록을 50일간 꾸준히 업로드 하는 100% 환급 챌린지 입니다 강의후기만으로 구성된 것이 아닌 강의 + 인터넷 추가자료를 기반으로 작성되었습니다 오해 없으시길 바람 그럼 이제 진짜 시작 학습에 필요한 역량! Computer Vision Python Visual Studio Code Algorithm Machine Learning OpenCV 4.x Math Numpy Deep Learning 선행학습 • Python 기초 사용법 • NumPy 라이브러리 사용법 • 고등학교 수준의 수학 지식 ▪ 참고 자료 • "OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝" (길벗, 2019) ▪ Python 예제 코드: https://github.com/sunky..

www.kaggle.com Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community Kaggle is the world’s largest data science community with powerful tools and resources to help you achieve your data science goals. www.kaggle.com Titanic 검색 Data 에서 아래에 보면 Download All 을 클릭해서 .csv data set 을 내려받는다 import pandas as pd pd.read_csv(' 내려받은 csv 파일 위치 ')

" Do it! 딥러닝 입문 "을 공부하며 정리하였습니다 인공지능 (Artificial Intelligence) 인공지능의 종류 인공지능은 강 인공지능(Strong AI)과 약 인공지능(Weak AI)으로 나뉜다 사람과 같은 인공지능을 강 인공지능이라 함(영화 아이언맨) 특정 영역에서 작업을 수행하는 인공지능을 약 인공지능이라 함(자율주행 자동차, 음성인식, 영상인식 등) 현재 연구되고 있는 인공지능은 대부분 약 인공지능 머신러닝과 딥러닝 그리고 인공지능과의 관계 머신러닝은 약 인공지능에 포함 딥러닝은 머신러닝에 포함 머신러닝 ( Machine Learning ) ㄴ 컴퓨터 과학 머신러닝은 스스로 규칙을 수정 컴퓨터가 데이터들로부터 규칙을 스스로 찾아내는 것을 머신러닝/딥러닝에서 ‘훈련 or 학습’이라 ..

if 문이랑 매우 흡사하다 while 조건: 결과가 True / False 에 따라 코드를 실행 반복할지 코드를 탈출 할지 결정된다 ex ) while 조건 : True 실행할 명령 1, 2 를 실행하고 다시 while 실행 True 실행할 명령 1, 2 를 다시 실행 다시 while 실행 False 코드 종료 i = 0# 초기식 while i < 100:# while 조건식 print('Hello, World!')# 반복할 코드 i += 1# 변화식 결과 주로 사용되는 code 형태 treeHit = 0 while treeHit < 10: treeHit += 1 print("나무를 %d번 찍었습니다." % treeHit) if treeHit == 10: print("나무 넘어갑니다.") 위 예에서 wh..

range(1,10) 을 i에 대입하여 출력해보니 1,2,3,4,5,6,7,8,9 까지만 출력이 되었다 ' { } x { } = { } ' 은 format 함수를 사용하는 부분이다 .format( 2 , i , 2 * i ) 를 순서대로 { } x { } = { } 에 대입이 된다 우리는 앞서 range ( 1, 10 ) 을 출력해보았다 1~9 까지 순차적으로 반복하여 출력하였고 이를 이용하여 format 함수를 이해 하도록 한다 ex ) { 2 } x { i } = { 2 * i } for 문 반복 { 2 } x { 1 } = { 2 * 1 } { 2 } x { 2 } = { 2 * 2 } { 2 } x { 3 } = { 2 * 3 } { 2 } x { 4 } = { 2 * 4 } { 2 } x { 5..

표 = Data Set 한 줄 정리 독립변수는 원인이다. 종속변수는 결과다. 독립변수와 종속변수의 관계를 인과관계라고 한다. 인과관계는 상관관계에 포함된다.