본문 바로가기

Theory/DeepLearning

 (19)
영상 인식에 필요한 기초 기법 간편 정리 - ArUCo Marker, YOLO 등 2023. 6. 19. 09:11 이번에는 로봇에서 영상인식, 혹은 간단한 프로젝트에서 영상을 인식하는 부분에 대해 간단히 정리해서 유투브에 올렸습니다. 여러가지를 모두 다루면 좋겠지만, 윈도우 환경에서 설명을 했고, OpenCV 기초, ArUCo Marker 이야기, YOLO, YOLO를 위한 라벨링 작업등을 초~간단하게 설명했습니다. 먼저 아래 링크는 영상 전체의 재생목록입니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PL83j7f4UkozEKBsOgKNEy79w5ClNMtxSF 영상 인식에 필요한 기법 간편 정리 이번에는 로봇에서 영상인식, 혹은 간단한 프로젝트에서 영상을 인식하는 부분에 대해 간단히 정리해서 유투브에 올렸습니다. 여러가지를 모두 다루면 좋겠지만, 윈도우 환경에서 설명을 했고, www.y..
Tensorflow로 직접 구현하면서 이해하는 Logistic Regression 2022. 4. 27. 08:00 이번에는 Logistic Regression 로지스틱 회귀이야기를 해보려고 합니다. 이름은 Regression 회귀이지만 실제로는 분류 문제입니다. 먼저 이 글의 이전글이 어떤 내용이었는지부터 시작해보죠. 이전 이야기 선형 회귀 Linear Regression 저 그림으로 지난 글에서 선형회귀 이야기를 마무리했었습니다. https://pinkwink.kr/1376?category=926564 Cost Function 비용함수와 Gradient Descent 경사하강법의 이해 (feat. tensorflow GradientTape) 아마 딥러닝이 되었든 혹은 간단한 선형 회귀 알고리즘만 공부하려고 해도 비용함수라고 하는 Cost Function(loss funciton)이라고 하는 단어를 만났을 겁니다. ..
Cost Function 비용함수와 Gradient Descent 경사하강법의 이해 (feat. tensorflow GradientTape) 2022. 3. 8. 08:00 아마 딥러닝이 되었든 혹은 간단한 선형 회귀 알고리즘만 공부하려고 해도 비용함수라고 하는 Cost Function(loss funciton)이라고 하는 단어를 만났을 겁니다. 특히 그 후 꼭 따라 붙는 Gradient Descent 경사하강법이라는 단어도 만났을 겁니다. 제가 글을 쓰는 습관이 작은 주제를 나눠서 쓰는 것이라서 비용함수와 경사하강법을 다루어야겠다고 생각했는데, 그것 때문에 참 많은 시간을 들였습니다. 어떤 사람들보다 더 잘 설명해야지 하는 생각은 없었지만, 그래도 이왕 쓰는 것이라 좋은 설명을 해야할텐데... 하는 걱정 때문이었습니다ㅠㅠ. 잘 하고 있는 것인지는 잘 모르겠지만, 그래도 일단 준비한 내용으로 글을 시작해보려고 합니다. 이번 글은 Cost Function이라는 아이를 설명하고..
Tensorflow의 GradientTape을 이용한 미분 2022. 2. 18. 08:00 오랜만에 텐서플로우 이야기를 하네요. 뭐 사실 크게 중요하다기 보다는 최근 어떤 자료를 만들다가 이 부분을 추가했는데 그걸 블로그에도 공개하면 좋겠다는 생각이 든것 뿐이랍니다. 오늘은 먼저 Tensorflow의 GradientTape을 이용해서 미분하는 간단한 방법과 또 더 나가서 chain rule을 적용할때 얼마나 편한지도 보여드릴까합니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf 일단~ import 하구요~ 어떤아이를 대상으로 하는지 t = np.arange(0, 5, 0.01) plt.plot(t, (t-1)*(t-4)) plt.grid() plt.show() 보면~ 이렇게 생긴 아이 입니다.~ 이차함수...
어찌어찌 설치하고 구동해본 영상 인식 - CUDA, OpenCV, darknet - YOLO, 그리고 고마운 분들~ 2018. 5. 23. 08:00 딥러닝 쪽은 너무나 많은 흥미와 재미를 재공합니다. 전 뭐 사실... 좋은 장비(GPU 몇 개 이상~^^)도 없고 해서 그저 Toy Project 수준으로 놀고 있는데요^^. 알고보니 저에게도 GPU라는 아이가 하나 있었습니다.^^응? 여긴 제 자리 왼쪽 파티션 위 선반인데요. 누가보면 하드웨어 엔지니어라고 생각할 수 있지만, 저게 다~ 제 장난감입니다.^^그리고 제가, 자료 조사 용으로 사용하는 맥 미니가 있네요..^^.그리고 저의 주 작업 PC인 맥북이 또 저렇게^^ 최근 티스토리에서 기념으로 받은 스티커들과 언제나 공부해야지 하면서 못하고 있는 터틀봇 스티커도 함께^^또 저의 이동형 윈도우 노트북, 요즘은 블록 코딩 관련 책을 집필하기 위해 깨끗하게 다시 세팅해서 사용하고 있는 Dell XPS입니다..
[Keras] 붓꽃 Iris 데이터 분류해보기 Iris classification using Keras 2018. 5. 18. 08:00 최근 저는 케라스를 이용해서 선형 회귀도 살짝 공부할 겸, 다변수 입력에 대한 선형회귀 문제로 혈중 지방함량이라는 데이터를 어디서 구해서 케라스를 이용한 다변수 함수에 대한 선형회귀를 학습하고, 그리고 머신러닝을 학습하는 과정에서 필수라고 하는 MNIST 데이터 셋을 케라스를 이용해서 CNN으로 구분하는 학습을 해 보았습니다. 그리고 그렇게 CNN을 이용해서 학습한 모델을 저장한 후에, 그 모델만 다시 읽어와서 내가 손으로 쓴 글씨에 테스트도 해 보았네요^^ 그러다가, 이진 분류도 학습할 겸, 케라스를 이용해서 타이타닉 생존자도 예측을 해보았습니다. 오늘은 그 흐름에서 살짝 뒤로 가는 거긴 합니다만, 또 하나의 유명한 예제인 붓꽃 Iris 분류를 이야기하려고 합니다. 너무나 유명한 통계적 예제라서 통계와..
Python에서 OpenCV를 통해 내가 손으로 쓴 숫자 영역 확인하기 2018. 5. 8. 08:00 어떻게 사는게 좋을까? 어떤 선택을 하는 것이 최선일까?를 난데없이 문득 고민하는 하루입니다. 별로 고민없이 물 흐르는데로 사는 것이 인생이라 생각하고, 오직 즐거움(^^)만을 따라다녔는데... 뭔가 요즘 선택을 계속 고민하게 되네요.ㅠㅠ. 이럴때는 일하다말고, 잠시 블로깅하는 것이 정신건강에 좋죠^^. 얼마전에 이때까지 10년 블로그 생활중에 처음으로 OpenCV라는 아이를 이용해서, Python으로 OpenCV를 이용해서 사람의 얼굴이나 몸을 인식하는 것을 haarcascade를 이용해서 연습했는데요. 이번에는 내가 직접 쓴 숫자에서 숫자 하나하나가 위치하는 영역을 인식하고 싶네요^^. 어떻게하면 좋을까요^^. 정답은?? 구글이죠^^ 아무튼.. 그 연습을 시작해볼께요...아... 이겁니다. 이 손글씨..
Python에서 OpenCV를 이용해서 초간편하게 사람 얼굴, 몸을 인식하기 2018. 4. 27. 08:00 요즘 학습된 모델을 바로 적용하는 것이 유행인것 같네요. 어렵고 장비빨(^^)이 필요한 학습은 우수한 분들께 맡기고, 저처럼 실력이 미천한 아이들은 그걸 따라 사용하는 것 만으로도 즐거운 일이죠~^^. 아무튼 그런 시류에 맞춰 저도 요즘 구글이 배포한 학습이 완료된 모델을 단순히 제 PC에 설치만(^^)해서 테스트해보았는데. 엄청 좋은 결과가 나오더라구요. 그 과정을 이제 몇 번 나눠서 쭈욱 블로그에 올릴건데요. 그 처음으로, 딥러닝같은 아이가 아니라, 그냥 OpenCV만 사용한 과정을 먼저 쭈욱 이야기하려고 합니다. 결론은 오늘은 제가 OpenCV라는 신기한 아이를 처음 접하고, 단 몇일만에 Python을 이용해서 예제를 따라한 내용을 제가 블로그질(^^)을 하는 원래의 습관처럼 적겠다는 거죠. ^^ ..
반응형

티스토리툴바