이미지와 annotation을 데이터로 주는데, 이미지 안에 여러 개 객체가 있을 경우를 대비해서 나옴그러나 윈도우 크기가 객체와 맞지 않으면 제대로 인식하지 못한다는 문제가 있음.크기도 조절하면서 해야 함.Selective Search영역 추정 기법 중 하나. 속도가

custom_data.py : 학습 코드 및 데이터 로드 코드 data_split.py : 학습데이터 train/test 데이터로 나눔 data_call.py : 학습에 필요한 데이터를 다운로드

분류LocalizationObject DetectionSegmentation

data split 코드train 코드

DICOM : Digital Imaging and COmmunications의료 정보를 MRI 등 이미지와 함께 저장하는 파일이 DICOM 파일을 다루는 python 패키지가 pydicomconda에서는학습 구성은1\. Libraries, Seed2\. PyTorch

정상, 양성, 악성의 세 가지 클래스로 분류하는 Classification 문제종양 위치를 파악하는 Object Detection 필요DICOM : Digital Imaging and COmmunications의료 정보를 MRI 등 이미지와 함께 저장하는 파일이 DIC

Covid, Pneumonia 폐 사진을 가지고 분류하는 실습을 해보자.둘 다 걸려봐서 다 내 사진인줄

단백질 사진을 17GB나 받아서 학습을 돌려본다.

ResNetAlexNetvggSqueezeNetDenseNetInception모델을 실습해봄.

파이썬 파일 여러 개로 나누어 돌리기 시작이제 노트북 사양에 한계를 느끼는 중딥러닝 들어오고 나서 노트북 CPU로 따라가려니 한 번 돌리는 데 한 시간씩 걸려서돌려놓고 다른 거 하고 오면 오류나있고 디버깅하고다시 돌리고 또 기다리고azure 장비 지원은 없는 걸까요..

일반적인 딥러닝 모델이 도출하는 정답에 대한 정확도는 실제 적용 환경에서 평가하는 정확도보다 높게 평가되는 경향이 있음자율주행, 의료, 금융 등 의사 결정이 건강과 경제에 큰 영향을 미치는 분야에서 자체 평가 정확도는 높으나 실제로는 틀린 판단이 발생하는 경우 치명적인

Detection, Segmentation 등 고도화된 이미지 처리 인공지능 모델에서 이미지 특징 추출을 위해 사용되는 Image Classification 모델Pretrained : ImageNet 등 데이터셋에 대해 사전 학습된 모델의 가중치(weight)Backb

Underfitting(부적합) : train, test 데이터셋 모두에서 성능이 떨어지는 경우Overfitting(과적합) : train, valid 데이터셋 성능이 우수하나 test에서 떨어지는 경우인공지능의 목표는 True function과 유사해지는 것이며, 이

CNN 모델에서 튜닝 가능한 하이퍼 파라미터는?Convolution layers : 필터 갯수, 필터 크기, stride, zero-padding 유무Pooling layers : pooling 방식 선택, pool 크기, pool strideFully-connecte

CNN은 Convolutional Layer와 Pooling Layer들을 활성함수 앞뒤로 배치하여 만든다.선형함수인 convolution에 비선형성을 추가하기 위해 사용시그모이드, ReLU 정도 알고 있으면 됨

Convolutional Neural Networks의 약자로 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰이며 Convolution이라는 전처리 작업이 들어가는 Neural Network 모델.DNN(Deep Neural Network)는 기본적으로 1차원 형

선형 회귀실제 데이터를 바탕으로 모델을 생성해서 다른 값을 입력했을 때 발생하는 아웃풋을 예측기울기(m) 절편(b)를 구함그리고 오차 손실이 발생한다. 실제 데이터와 선 사이 오차를 모두 제곱해 더하여 평균 낸 것을 평균 제곱 오차(MSE)라고 함.손실을 구하는 방법으

Artificial Intelligence : 인공 지능 안에, Machine Learning 안에, Representation Learning 안에, Deep Learning이 있다. 사람 처럼 행동하는 모든 기계를 AI라고 한다. Machine Learning :

Qt5 사용해서 만들 수 있음.

데이터 로더 어떻게 만들까?1\. 가지고 있는 데이터의 형식과 양, 프레임워크에 따라 다름2\. 데이터가 아주 작은 경우 전체를 메모리에 올려서 접근함여러 파일로 쪼개서 저장 읽기 가능간단한 key val 구조lazy data loadingio 병목을 막는 데이터 캐시