인공지능을 좋아하는 곧미남

오늘은 Image Processing 방법론 중 Edge Detection에 기반이 되는 Image Gradient에 대해 알아보겠습니다.  1. Image Pixel2. Gradient Vector3. Magnitude4. Angle5. 결론1. Image Pixel이미지 픽셀은 이미지의 가장 최소 단위라고 생각하시면 됩니다. 예를들어 1024 by 1024 이미지가 있는데 픽셀로 생각해보면 1024개의 가로 픽셀과 1024개의 세로 픽셀로 구성된 이미지입니다. 아래 그림은 pixel을 block으로 하나하나 쌓아 직관적으로 확인할 수 있도록 표현한 이미지입니다.2. Gradient Vector그럼, Gradient Vector란 무엇일까요? 하나의 픽셀 지점에서 인접한 픽셀 value의 차분한 [x,..

Linux os에서 우분투를 설치하여 훨씬 직관적으로 보기 쉬운 GUI 환경에서 작업할 수 있었다. 하지만, Tensorflow, Pytorch 등의 인공지능 API 코드를 실행하거나 Cuda GPU를 사용하기 위해 우분투 버전에 적합한 버전들을 설치해야했고, 결과적으로 여러번의 재설치를 통해 삽질을 3일동안 했다. 그래서 삽질하는 동안의 기록을 남겨 다음엔 실수하지 않도록 노력하겠다. 1. 우분투 리눅스 설치 2. 아나콘다 가상환경 생성 3. IDE 파이참 설치 4. pip 설치 5. Cuda Toolkit 버전 일치화 6. Tensorflow 버전 일치화 7. Pytorch 버전 일치화 8. Nvidia-driver 설치 1. 우분투 리눅스 설치 https://wjdtmddnjs6788.tistory..

보통 이미지내에 존재하는 여러 객체들 중 내가 원하는 특정 객체의 정보만을 얻어 활용하고 싶은 경우가 있다. 예를들어, 특정 객체의 고유한 움직임이나, 변화에 관한 정보를 학습하기 위해서 객체의 영역만 분할하는 것이다. 하지만, 여러 분할 방법론이 있지만, 객체와 인접한 배경영역의 pixel value가 유사하거나, 조명에 의해서 객체 내부에 노이즈가 있다면, threshold를 명확히 잡는 것은 어려운 task이다. 오늘은 segmentation of computer vision method를 알아보겠습니다. 1. Thresholding method for segmentation 2. Contextual method for segmentation 3. Clustering method ..

간단히 설명하면 어느 하나의 함수에 전달되는 파라미터를 분기해서 전달할 수 있는 방법이다. 예를들어 a라는 함수에 b, c, d, e 파라미터가 전달받는다. 이때 functools.partial(함수명, 파라미터정의..)의 형태로 객체를 생성하면, 그 객체는 함수에 파라미터가 전달된 상태가 된다. 따라서, result 객체가 b, c 파라미터가 전달받은채로 사용할 수 있게 된다.import functoolsdef a(b, c, d, e): return b+c, d*eresult = functools.partial(a, b=1, c=2)bcsum, deproduct = result(d=5, e=3)print(bcsum)print(deproduct)

데이터 전처리를 통해 중복되지 않고 일관적으로 대표할 수 있는 데이터 셋을 구축하는 것이 목적입니다. 이를 통해 AI 학습 모델의 정확도는 월등히 높아질 것입니다. 1. 시계열 데이터 누락, Unordered 및 중복 데이터 일반화 1. 시계열 누락, Unordered 및 중복 데이터 일반화 데이터가 누락되거나 정렬되지 않고 중복되는 데이터로 구성되어 있을때, 백분위수를 사용하여 데이터 셋을 일반화 할 수 있습니다. 백분위수는 전체에서 %별로 데이터를 라벨링 할 수 있습니다.

해당 내용에서는 제가 겪었던 영상 데이터를 얻기위한 카메라 센서 설치 시 주의 사항 및 점검 내용을 기록해보겠습니다. 영상 정보를 얻기 위해 카메라 센서를 설치해야합니다. 이때 내가 하고자하는 Task에 적합하고 품질이 좋은 영상을 얻기 위해서는 카메라 센서의 구성요소에 따른 성능을 잘 설정하여 설치하여야합니다. 또한, 주변 환경인 조명, 설치 위치 등을 고려해야합니다. - INDEX - 1. 카메라 센서의 구성요소 2. 영상 품질에 영향을 미치는 카메라 파라미터 3. 설치 환경 고려 사항 1. 카메라 센서의 구성요소 1) 카메라 센서 2) 카메라 렌즈 3) 카메라 마운트 2. 영상 품질에 영향을 미치는 카메라 파라미터 1) 카메라 파라미터 2) 카메라 캘리브레이션(카메라 내부요인 파라미터 보정) 3) ..

오늘은 다수의 카메라를 동시에 켜고 녹화하고 끄는 방법을 알아보겠습니다. 오늘의 내용은 아래와 같습니다. - INDEX - - Multi Camera Capture 하는 방법 /w python, opencv - Multi Camera Capture 코드 및 설명 - Multi Camera Capture 하는 방법 및 주의할 점. /w python, opencv, HW 1. Python의 threading API에서 Thread Class를 사용하여 병렬처리가 가능하도록 쓰레드를 만듭니다. import threading threading.Thread python 내장 함수 threading에 관해서 알아보겠습니다. 파이썬은 기본적으로 Single Thread에서 실행됩니다. 즉, 하나의 메인 Thread가..

안녕하세요. 오늘은 학습 시 weight가 nan 값이 출력되는 문제에 관해 알아보겠습니다. 저도 처음에 왜 그런지 정말 궁금해서 많이 찾아봤는데 역시 stack overflow에 잘 설명이 되어있었습니다. 오늘의 내용을 아래와 같습니다. - INDEX - 1. Nan value 발생 현상 및 이유 2. Nan value 발생 시 대처 방법 3. 고찰 1. Nan value 발생 현상 및 이유 1) Gradient blow up: Gradient의 값이 너무 커서 weight update 시 발산되어 weight가 Nan으로 됨. 2) Bad learning rate policy and params: learning rate 자체가 inf나 nan이 될 경우. 3) Faulty loss function:..