인공지능을 좋아하는 곧미남

오늘은 pycharm과 vsc의 ide에서 code를 section으로 나누어 실행할 수 있는 방법을 알아보겠습니다. 1. Pycharm cell mode plugins 2. VSC Python Interactive window 1. Pycharm cell mode plugins - 파이참에서 Settings - Plugins 에서 Pycharm cell mode를 검색하여 설치하면 사용자가 원하는 명령어를 설정하여 코드에서 cell section을 분할할 수 있습니다. - 사용 예시 SciView에서 Plot한 결과가 보여지고 Python Console에서는 실행된 코드가 실행된 상태를 보여줍니다. 2. VSC Python Interactive window - VSC에서는 https://code.vis..

오늘은 간단한 딥러닝 모델 구축 프로세스에 대해 나열해보겠습니다. 추후 개별적으로 세부내용을 정리한 링크를 첨부하여 좀 더 보완하겠습니다. 1. Dataset 파이프라인 구축 - Data 수집 및 라벨링 - 학습용 데이터셋 구축 -> Train, Validation, Test (Cross Validation) - Data Pre-processing -> 이미지처리, Data Augmentation, Data Normalization, Data Type and Shape Transpose 2. 모델 하이퍼 파라미터 정의 - Learning Rate Scheduling - Batch size, Epoch - 기타 필요 파라미터 정의 3. 모델 레이어 정의 - 모델에 따른 Layer 구성 (Step Conne..

주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)에 대해 알아보겠습니다. PCA는 차원 축소를 위한 방법론 중 하나이고, 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 표현할 수 있는 방법입니다. 1. PCA 정보 손실 2. PCA 최적화 함수 3. PCA 라그랑주함수(제약조건) 4. opencv의 contours point data를 가지고 pca를 통해 산출한 고유 벡터를 통해 데이터 분포의 방향 표현 알고리즘 설명 1. PCA 정보 손실 차원에 대한 내용을 추가한다면, 상기 그림에서 2D 데이터 분포에서 해당 분포를 가장 잘 표현할 수 있는 1D 벡터공간을 생성하는 것이 PCA의 목적이라고 생각하시면 됩니다. 하지만, 2D에 존재하는 데이터를 1D로 표현을 하면, 정보 손실이 발생합니..

아래 코드에서 cv2.imwrite()에 image data로 input을 넣었는데, 이때 위에서 torch.tensor type으로 선언되어 있습니다.이때, numpy array로 변환하지 않으면 아래와 같은 TypeError가 발생합니다.TypeError: Expected Ptr for argument '%s'with torch.no_grad(): for idx, (input, target) in enumerate(zip(input_test, target_test)): input, target = input.float().to(device), target.to(device) output = endtoendmodel(input) # Decoder ..

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')input.float().to(device)np.array(input[i].permute(1, 2, 0).cpu(), dtype=np.float32)이때 input에 .cpu()로 cpu연산 변환이 되지 않으면, 아래 Error가 발생함. TypeError: can't convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu() to copy the tensor to host memory first.

오늘은 torchvision에서 제공하는 ImageFolder 클래스에 대해 알아보겠습니다.from torchvision.datasets import ImageFolder1. ImageFolder의 사용법1. ImageFolder의 사용법    - 하나의 폴더에 하위 폴더가 Class를 나누는 기준이 되어 Image Classification의 target 데이터를 얻을 때 정말 유용하다. 저는 이러한 tree 구조의 폴더로 구성된 데이터를 생성하여 테스트해보았습니다. 맨 마지막 하위 폴더에는 png 파일이 저장되어 있습니다. 즉, 상위 폴더 1개, 하위 폴더 여러개(Class 수 만큼), 맨 하위 폴더엔 각 Class별 이미지 파일이 저장되어 있습니다. 그 후 이렇게 ImageFolder은 세 가지 변..

오늘은 list에 저장된 데이터를 numpy array로 변환하고 내가 원하는 shape으로 변환할때 제가 얻은 인사이트를 기록 및 공유하기 위해 작성하겠습니다. 이 글은 추후에 인사이트를 얻으면서 지속적으로 업데이트할 예정입니다. 1. list -> array 변환 2. append, expend 3. array로 index 정하기 일반적으로 object detection coordinate 결과는 (n, 5) cx, cy, w, h, theta shape으로 출력하게 됩니다. 여기서 각 image마다 검출된 결과를 list에 저장하여 한번에 array로 변환하고 나열하기 위한 코드를 설명드리겠습니다. 1. append, expend 우선 array를 list에 저장하기 위해서 빈 list를 하나 생성..

안녕하세요 오늘 2022년도 국제인공지능대전 AI EXPO KOREA에 참석하여 많은 인공지능 관련 기업들을 탐방했습니다. 개인적으로 서울 코엑스에서 개최되어 대구에 사는 저는 멀었지만, 인공지능 전시회는 처음이라 설레는 마음으로 고민하지않고 사전등록하여 참석하게 되었습니다. 1. 참석 기업 2. 기억에 남는 기업 3. 끝맺음 1. 참석 기업 여러 많은 기업들이 참석했는데요. (http://www.aiexpo.co.kr/shop_contents/myboard_read.htm?load_type=&page_idx=0&tag_on=&h_search_c=0&h_search_v=&me_popup=&myboard_code=notice&page_limit=10&idx=797830&page=1&category_idx=..