Machine Learning , AI, Arduino Coding

이 예제는 2020년 초 작성했던 블로그의 remake 버전입니다. 2년 가량 지났지만 그다지 변경된 내용은 없는 듯 합니다. PyTorch Transfer Learning 예제실행-V https://blog.daum.net/ejleep1/835 TRANSFER LEARNING FOR COMPUTER VISION TUTORIAL: PyTorch 홈페이지의 이 예제 블로그를 참조하여 해설하기로 한다. https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 큰 규모의 image classification 작업을 위한 컨볼류션 네트워크를 굳이 스크래치 수준에서 다시 말해 랜덤한 웨이트값 초기화부터 다시 시작해야할 필요는 없지 않을까? 큰 ..

image classification에 관심이 큰 초보자 입장에서 아주 간단하게 OpenCV의 Haar cascade 라이브러리를 사용하여 사람과 고양이의 2종을 포함한 이미지를 classification 해 보도록 하자. 물론 Haar cascade 라이브러리는 object 하나하나씩을 여러개 학습시켜 만든 라이브러리임에도 불구하고 되기는 된다. 별 것 아닌 코드 같겠지만 image classification 을 꽤 오래 해오면서 느꼈던 중요한 의문중의 하나였기에 지금까지 쌓인 일단의 의문이 명쾌하게 해소되었다. 한가지 주의할 점은 OpenCV에서 2종류의 classifier 를 함께 사용하여 최종적으로 image에 중첩하여 bounding box를 출력하는 아래 코드는 그다지 정상적이 아니므로 출력은..

YoLoV3 는 80종의 객체로 구성된 COCO dataset 을 사용하여 학습되었다. 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis','snowboard', 'sports ball', 'ki..

yolov3 설치 블로그 https://machinelearningspace.com/yolov3-tensorflow-2-part-2/ The beginner’s guide to implementing YOLOv3 in TensorFlow 2.0 (part-2) In part 1, we've discussed the YOLOv3 algorithm. Now, it's time to dive into the technical details of the Yolov3 implementation in Tensorflow 2. machinelearningspace.com 2022년 초 최신 아나콘다에 YoLo 버전3.0을 설치해보자. 윈도우즈10 - 아나콘다 시스템에서 여타의 라이브러리 처럼 YoLo는 가상환경의 O..

이 블로그 내용은Keras 기초 예제: U-Net 아키텍처 동물이미지 ... 블로그(http://blog.daum.net/ejleep1/1198)에서 사용되는 SeparablConv2D 명령의 보충설명을 위해서 다음 url 주소의 블로그를 참조하여 작성하였음. https://towardsdatascience.com/a-basic-introduction-to-separable-convolutions-b99ec3102728 _________________________________________________________________ semantic segmentation 의 model 에서 컨볼류션하기 위한 알고리듬을 짤 경우 일반 Conv2D 를 사용하지 않고 특별히 분리가능한 컨볼루션(Separa..

본 블로그 내용은 다음 url 주소의 코드 해설을 참조 하였음 https://androidkt.com/how-to-visualize-feature-maps-in-convolutional-neural-networks-using-pytorch/ feature map 은 앞 레이어에 적용된 필터의 출력을 뜻하는 바 이미지의 국부적인 픽셀 또는 작은 수의 픽셀들의 정보에 대한 뉴론들의 활성화 결과로서 object 고유의 정보 포함 유무와 아울러 이미지 내의 위치 정보를 포함한다. 아울러 상당히 많은 수의 필터를 사용하기때문에 필터 수에 비례하는 다양한 특징들을 추출해 낼 수 있다. 그 다음 이어지는 단계에서는 이미 웬만한 특징들이 추출되었기때문에 이들을 flatten 과정을 통해서 1차원으로 처리한 후 Full..

※파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝 2차 개정판 발행 http://blog.daum.net/ejleep1/1175 파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝 2차 개정판 (하이퍼링크) 목차 pdf 파일 본서는 이미 2021년 11월 초부터 POD코너에서 주문 구입이 가능합니다. 참고로 책 목차에 따른 내용별 학습을 위한 코드는 이미 대부분 다음(Daum)블로그에 보관되어 있으며 아래에서 클릭하면 해당 blog.daum.net 본 블로그는 다음 사이트 내용을 참조하여 요약하였습니다. PyTorch fro biginners: Semantic Segmentation using torchvision https://learnopencv.com/pytorch-for-be..

※파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝 2차 개정판 발행 http://blog.daum.net/ejleep1/1175 파이선 코딩 초보자를 위한 텐서플로우∙OpenCV 머신 러닝 2차 개정판 (하이퍼링크) 목차 pdf 파일 본서는 이미 2021년 11월 초부터 POD코너에서 주문 구입이 가능합니다. 참고로 책 목차에 따른 내용별 학습을 위한 코드는 이미 대부분 다음(Daum)블로그에 보관되어 있으며 아래에서 클릭하면 해당 blog.daum.net 이 예제는 첨부된 alexnet.ipynb를 다운받아 구글 드라이브에 옮겨 놓은 후 파일을 열어서 셀별로 실행하면서 내용을 읽어 보도록 하자. 2012년 ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition ..