분류 전체보기 썸네일형 리스트형 python(61)- Segmentation(객체 분할) *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. Image Segmentation컴퓨터 비전 분야에서 이미지나 비디오의 디지털 데이터를 여러 개의 부분 또는 객체로 분할하는 기술이미지의 중요한 요소들을 식별하고 각 요소를 개별적으로 분석할 수 있게 하는 것2. Image Segmentation의 유형Semantic Segmentation이미지의 각 픽셀을 미리 정의된 클래스 레이블 중 하나로 분류예) 자율 주행차의 도로, 차선, 보행자 등을 식별Instance Segmentation동일한 클래스 내의 서로 다른 개체들을 개별적으로 식별예) 이미지 내의 있는 개별 물체의 수를 파악하고 각각 물체를 식별 및 추적하는 경우Panoptic SegmentationSe.. 더보기 Python(60)- 영상데이터를 활용한 이상탐지 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*import osimport randomimport shutilimport cv2import globimport xml.etree.ElementTree as ETimport csvfrom tqdm import tqdmdata_root = '/content/drive/MyDrive/KDT/8. 컴퓨터 비전/8. Abnormal'file_root = f'{data_root}/data'file_list = os.listdir(f'{file_root}/images_id')len(file_list)# mp4에서 이미지 추출하기# 각 mp4이름으로 디렉토리 생성 후 저장for file in tqdm(file_lis.. 더보기 Python(59)- YOLO를 활용한 안전모 탐지기 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*YOLO모델을 활용하여 공사현장 사진을 가져온다. 안전모의 유무를 기준으로 분류하는 분류기 만들기# ultralytics 모듈 사용전, pip로 설치하기!pip install ultralytics사용 모듈import osimport randomimport shutilimport yamlimport cv2 import glob # 파일 시스템 내에서 특정 패턴과 일치하는 파일 경로명을 찾기 위해 사용import ultralyticsimport matplotlib.pyplot as pltimport xml.etree.ElementTree as ETfrom ultralytics import YOLOimport torchf.. 더보기 Python(58)- YOLO를 활용한 사진 분류기 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*Kaggle에서 폐암 데이터시트를 가져오고, 데이터를 YOLO를 이용하여 분류하는 간단한 예제를 시작, 데이터 전처리와 후처리, 그리고 시각화와 yaml확장자 파일까지 만들어본다. 시작하기전에 캐글 데이터를 가져오기 위해서 kaggle로그인한 후, API를 가져와서 적용한다.kaggle사이트는 다음과 같다.https://www.kaggle.com/datasets/hamdallak/the-iqothnccd-lung-cancer-dataset/data The IQ-OTH/NCCD lung cancer datasetLung Cancer CT Scans from Iraqi hospitals: Normal, Benign, .. 더보기 Python(57)- YOLO *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. YOLO이미지 분류(Classification), 객체 탐지(Detection), 인스턴스 분할(Segmentation) 작업에 사용할 수 있는 모델YOLO는 2015년, Joseph Redmond가 처음 출시한 이후 컴퓨터 비전 커뮤니티에 의해 성장초기버전(1~4)에서의 YOLO는 Redmond가 작성한 커스텀 딥러닝 프레임워크인 Darknet에서 유지YOLOv3 레포를 PyTorch로 작성하여 Ultralytics에서 YOLOv5를 출시유연한 Python 구조 덕분에 YOLOv5는 SOTA 레포가 되었음Ultralytics는 2023년 1월에 YOLOv8을 출시아키텍처 요약Object Detection 문제.. 더보기 U-Net (Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation) 리뷰 Abstract(요약)딥러닝 네트워크를 성공적으로 훈련하기 위해서 training set 필요.training set 샘플의 효과적 학습을 위한 data augmentation(데이터 증강) 제시모델링은 특징 추출을 위한 "contracting path" 와 정확한 localization을 위한 "expanding path"로 이루어짐contracting path-expanding path의 네트워크는 적은 수의 이미지로도 end-to-end학습 가능, 기존 convolutional network보다 성능 더 효과적2015 ISBI cell tracking대회에서 U-Net 성능 입증1 Introductionconvolutional network task : single class label 도출Biom.. 더보기 Python(56)- Detection, Faster R-CNN *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.* 1. Object Detection(객체 탐지)컴퓨터 비전과 이미지 처리와 관련된 컴퓨터 기술로써, 디지털 이미지와 비디오로 특정한 계열의 시맨틱 객체 인스턴스를 감지하는 일얼굴 검출, 보행자 검출 등이 포함2. 컴퓨터 비전의 Task 비교Image Classification 이미지에 있는 객체 범주 목록 생성Single-Object Localization: 이미지에 있는 객체 범주의 한 인스턴의 위치와 배율을 나타내는 Bounding Box를 생성Object Detection: 각 객체 범주의 모든 인스턴스의 위치와 배율을 나타내는 경계 상자와 함께 이미지에 있는 객체 목록을 생성 https://oniss.tis.. 더보기 Python(55)- 이진 분류 모델, VGG19 모델 *이 글을 읽기전에 작성자 개인의견이 있으니, 다른 블로그와 교차로 읽는것을 권장합니다.*1. Classification분류는 기계 학습과 통계학에서 시스템이 일련의 특성을 기반으로 미리 정의된 여러 범주 또는 클래스 중 하나에 주어진 입력을 할당하도록 훈련되는 과정입력 기능과 클래스 레이블 사이의 학습된 관계를 기반으로 샘플의 클래스 레이블을 예측하는 것Binary Classification이진 분류: 데이터 요소를 두 클래스 중 하나로 분류질병 vs 질병이 아님Multiclass Classification다중 클래스 분류: 데이터 요소를 여러 클래스 중 하나로 분류고양이, 강아지, 코끼리 ...Multi-lable Classification다중 레이블 분류: 단일 데이터 요소가 여러 클래스에 속할 수.. 더보기 이전 1 2 3 4 ··· 19 다음
