AI를 이용한 노트 필기 앱 : APlus 😎

✔️ APlus 배경 > - 최근 아이패드, 갤럭시 탭 등의 태블릿을 학업 용도로 사용하는 학생들이 늘어나면서 다양한 노트 application이 인기를 끌고 있음. 수업 중에 이러한 노트 application을 사용할 때, 수업 내용을 따라가느라 빠르게 필기하기 때

✔️ 목표 AIHub 에서 제공하는 한국어 글자체 이미지 데이터를 이용하여 사용자의 필기를 인식하는 노트 필기앱을 만드려고 한다. 아래와 같이 총 3가지 파일을 다운 받았고(약 10GB), 우선 2가지를 압축해제하여 실습을 진행했다. > 손글씨 01handwriting

학교에서 캡스톤 시 원하면 gpu 서버를 할당해준다. gpu서버 말만 들어봤지 실제로 사용해본 적이 한 번도 없어서 아주 모르는 것 투성이다. 우선 gpu서버에 접속하기 위해서는 아래와 같이 접속하면 된다고 한다! 교외에 있을 때는 vpn 신청 후 접속해야한다. 처음

학습 시 Dataloader에 넘겨 줄 dataset을 만들어 보았다. 그동안 내가 이용해본 data는 csv파일에 정리된 data거나 image data의 경우에는 MNIST와 같이 쉽게 불러올 수 있던 데이터였다. 이번에는 img 파일과 json 파일만 가진 상태에

✔️ VGG model nn.Sequential 을 이용해서 VGG model을 이전에 작성했던 것보다 더 깔끔하게 작성할 수 있었다! image size는 32*32*3으로 resize해서 넣어주었다! VGG model 코드를 확실히 이해하고 싶다면 아래 post를

이제 만들어 둔 csv 파일과 (이미지 경로 + label) 작성한 VGG Extractor 모델을 이용하여 학습을 시켜 보자!

Test는 streamlit을 이용하여 만든 한글 음절 인식기로 진행하였다. streamlit은 'ML/Data Science을 위한 맞춤형 웹 앱을 쉽게 만들 수 있는 오픈소스 파이썬 라이브러리'이다. 사용법이 간단해서 쉽게 간단한 테스트 앱을 만들 수 있다. 사용법

오늘로 모델 개선 및 데이터 추가가 끝났다. 꽤 오랜 시간 진행했는데, 정말 어려운 점들도 많았지만 지금까지 해본 프로젝트 중에서 제일 큰 프로젝트였던 것 같다. 처음에는 마냥 할 수 있을 것 같았고, 하다보니 이걸 할 수 있을까? 라는 생각이 들었고, 조금 알겠을 때