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게임광 AI 그루~~
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7. 당신의 행운의 숫자는? 나만의 n면체 주사위 위젯 만들기

아주 먼 옛날(1950년대쯤)... 컴퓨터는 한창 발전하던 시기였어요. 컴퓨터는 연구실이나 기관에서 다루어지고 있었는데요. 점점 기술이 발전하면서 복잡한 일들을 처리해가고 있었습니다. 단순한 사칙 연산에서 벗어나서 말이에요.이때까지만 해도 프로그래밍에는 변수, 함수 정

2022년 12월 14일
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6. 파이썬 잘하는 척 해보자

6-1. 파이썬 어디까지 써 봤니?! 파이썬의 성능과 한계 이 세상에 다양한 언어들이 존재하고 그 언어를 이용하여 각국의 사람들과 소통할 수 있는 것처럼, 다양한 프로그래밍 언어들을 이용해서 컴퓨터와 대화할 수 있습니다. 컴퓨터에게 명령을 내리고 결과를 받아 볼

2022년 12월 14일
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5. 파이썬으로 코딩 시작하기(2)

여태까지의 예제에서는 f(x) = y에서 변수 x에 들아갈 수 있는 값으로 숫자(0, 1, 2, ...)와 문자열('Hi', 'Hello')를 사용했습니다.그러나 파이썬에는 숫자와 문자열 외에도 다양한 종류의 '값'들이 있으며, 이러한 종류 하나하나를 자료형(data

2022년 12월 14일
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5. 파이썬으로 코딩 시작하기(1)

5-1. 함수와 변수 (1) 함수 호출하기 수학에서의 함수란 (아주 단순화하면) 입력값(input)에 대해 출력값(output)을 가지는 관계를 가리킵니다. f: x → y 또는 f(x) = y로 표기하는데, 여기서 f는 함수, x는 입력값, y는 출력값을 가리킵

2022년 12월 14일
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4. 개발자를 위한 첫 번째 필수 교양

4-1. 학습 목표 및 목차 학습 전제 협업 관리 툴을 다뤄본 적이 없다. Git과 GitHub에 대한 개념을 공부해본 적이 없다. GitHub을 이용해 소스코드의 버전 관리를 해 본 적이 없다. pip를 활용해 본 적은 있으나, Jupyter Notebook을 설

2022년 12월 13일
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3. 터미널로 배우는 리눅스 운영체제

본 노드는 리눅스 기반 운영체제에 대해 모든 정보를 설명해주는 것보다, 직접 검색해서 이해할 수 있을 정도의 배경과, 어떤 것을 찾아볼지 키워드를 제공하는 것을 목표로 합니다. 따라서 충분히 이해가 되지 않는 부분은 직접 검색을 통해 자료를 찾아가며 보완할 것을 권장합

2022년 12월 13일
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2. 인공지능 개발자가 되기 위한 위대한 첫 걸음

2-1. 위대한 첫 걸음 안녕하세요! 프로그래밍 첫 시간에 오신 것을 환영합니다. 🤗 오늘 우리는 앞으로 가장 많이 접하게 될 개발 환경에 대해 배워볼 예정입니다. 정말정말 중요한 날이라고 할 수 있죠! 가장 먼저, 우리가 다룰 개발 환경이 어떤 것인지 알고 가보겠습

2022년 12월 13일
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15. 사람의 몸짓을 읽어보자

틱톡이라는 앱 사용해 혹시 아시나요? 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 애플리케이션이죠\~~지금까지 우리가 만들어온 얼굴인식 애플리케이션과 다르게 전신이 등장하는 것도 색다른 특징인데요!나만의 카메라 앱을 스노우와 같은 얼굴인식뿐만 아니라 더 넓은 범위로 사용할 수 있다

2022년 10월 27일
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13. 멀리 있지만 괜찮아(1)

1. Dlib 얼굴 인식의 문제점 Face detection, 얼마나 작고 빨라질 수 있을까? Dlib 라이브러리를 이용해 Face Landmark를 찾아내서 이미지 속의 얼굴을 빠르고 정확히 인식하는 방법을 고안해 봤었지만 그것만으로는 충분치 않았었죠. Dlib

2022년 10월 27일
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13. 멀리 있지만 괜찮아(2)

아래의 RetinaNet figure를 보시면 YOLOv2를 언급하면서 보통 figure에는 그려주지도 않는 신선함을 보여줍니다. "YOLO 이제 퇴물아니야?" 란 느낌을 풍기면서 말이죠\~~실제로 retinanet 성응이 YOLOv2보다 좋기도 했습니다.하지만 역시

2022년 10월 27일
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11. OCR 기술의 개요

1. 들어가며 OCR = Text detection + Text recognition 이번 시간에는 딥러닝 기반의 OCR이 어떻게 이뤄지는지 알아볼 시간입니다. OCR은 크게 문자 영역을 검출하는 Text detection과 검출된 영역의 문자를인식하는 Text r

2022년 10월 20일
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10. 나를 찾아줘 - Class Activation Map 만들기

1. 들어가며 이번 시간에는 CAM(Class Activation Map)을 얻기 위한 방법 중 기본 CAM과 Grad-CAM을 구현해보고 이를 시각화해 보겠습니다. 그리고 CAM을 활용해서 물체의 위치를 찾는 object detection을 수행하고 이를 정답 데이

2022년 10월 19일
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9. 너의 속이 궁금해 - Class Activation Map 살펴보기

지금까지 딥러닝 모델을 기반으로 이미지를 분류, 탐지하는 여러 가지 모델을 공부해 왔지만 모델이 잘 동작한다는 것을 확인하고 끝내기에는 궁금한 것들이 많습니다. 개와 고양이를 분류하는 딥러닝 모델을 만들었다고 합시다. 이 모델의 이미지의 어느 부분을 보고 개라는 결론을

2022년 10월 13일
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8. 도로 영역을 찾자! - 세그멘테이션 모델 만들기

https://github.com/wasidennis/AdaptSegNet이번 시간에는 Semantic Segmentation(시맨틱 세그멘테이션) 을 이용해서 자율주행차량이 주행해야 할 도로 영역을 찾는 상황을 가정하고 모델을 만들어보는 시간을 갖겠습니다.

2022년 10월 13일
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7. 물체를 분리하자! - Segmentation 알아보기

7-1. 들어가며 출처 : https://ai.googleblog.com/2017/10/portrait-mode-on-pixel-2-and-pixel-2-xl.html 우리가 그동안 다뤄온 이미지 분류(image classification), 객체 인식(object

2022년 10월 11일
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6. GO/STOP! - Object Detection 시스템 만들기

6-1. 들어가며 이번 시간에는 object detection 모델을 통해 주변에 다른 차나 사람이 가까이 있는지 확인한 후 멈출 수 있는 자율주행 시스템을 만들어 보겠습니다. 하지만 자율주행 시스템은 아직 완전하지 않기 때문에, 위험한 상황에서는 운전자가 직접 운전

2022년 10월 7일
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5. Object Detection

이번 시간에는 augmentation 기법을 적용해 ResNet-50을 학습시켜 볼 시간이다. 텐서플로우의 랜덤 augmentation API를 사용해 보고, 최신 augmentation 기법을 익힌 뒤, 훈련 데이터셋의 augmentation 적용 여부에 따라 모델의

2022년 10월 6일
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4. 이미지 어디까지 우려볼까?

4-1. 들어가며 오늘은 augmentation 기법을 적용해 ResNet-50을 학습시켜 보는 시간이다. 텐서플로우의 랜덤 augmentation API를 사용해보고, 최신 augmentation 기법을 익힌 뒤, 훈련 데이터셋의 augmentation 적용 여부에

2022년 10월 5일
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3. 잘 만든 Augmentation, 이미지 100장 안 부럽다

3-1. 들어가며 딥러닝 모델을 학습 시키기 위해서는 대량의 데이터를 확보하는 건 기본!! 대표적인 이미지 데이터셋인 이미지넷(ImageNet)은 약 1400만 장이나 되는 이미지를 갖고 있고, 분류 대상 클래스가 10개라 상대적으로 간단해 보이는 CIFAR-10도

2022년 9월 27일
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2. 없다면 어떻게 될까?(ResNet Ablation Study)

2-1. 들어가며 딥러닝 논문에서는 다양한 방법들을 적용하며, 그 방법 적용 전후의 차이를 실험 결과로 보여준다. 이때 논문에는 어느 정도 구현 방법과 실험의 설정이 나와있으니, 하드웨어 자원을 엄청나게 필요로 하거나 특정한 데이터셋이 필요한 경우를 제외하면 어느 정

2022년 9월 23일
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