CNN - SGD, Mini-Batch GD
2022. 1. 19. 15:51
🖼 Computer Vision/CNN
📌 이 글은 권철민님의 딥러닝 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 목차 SGD와 Mini-Batch GD SGD와 Mini-Batch GD의 비교 SGD(Stochastic Gradient Descent) 와 Mini-Batch GD Gradient Descent는 전체 학습데이터를 기반으로 Gradient Descent를 계산한다. 하지만 입력 데이터가 크고 레이어의 갯수가 많을수록 GD를 계산하는데에 많은 자원이 소모된다. 즉 시간이 오래 걸린다. Weight가 굉장히 많기 때문에 CPU로는 무리이다. 적은 weight는 상관없는데 일반적인 케이스는 그렇지 않다. 이를 극복하기 위한 여러가지 방법이 있는데, 그 중에서 많은 데이터 중 한 건만 가지고 weight 값을 업데이트 하는 방법..
🖕 뻐큐 모자이크 알고리즘 만들기
2022. 1. 18. 16:50
💡 AI/토이 프로젝트
https://google.github.io/mediapipe/ MediaPipe MediaPipe란 구글에서 제공하는 AI 프레임워크로써, 비디오 형식 데이터를 이용한 다양한 비전 AI 기능을 파이프라인 형태로 손쉽게 사용할 수 있도록 제공됩니다. AI 모델 개발 및 수많은 데이터셋을 이용한 학습도 마친 상태로 제공되므로 라이브러리를 불러 사용하듯이 간편하게 호출하여 사용하기만 하면 되는 형태로, 비전 AI 기능을 개발할 수 있습니다. 제공되는 여러가지 모델 MediaPipe는 오픈소스 프로젝트로서 소스가 공개되기 때문에 원하는 부분을 수정하여 추가 개발할 수도 있습니다. 또한 솔루션 별로 상세한 기술자료 및 예제 등이 풍부하게 제공되고 있습니다. 학습모델을 범위나 용도별에 따라 구분하여 사용할 수 있..
CNN - 보스턴 주택가격 Perceptron 기반 학습
2022. 1. 14. 20:54
🖼 Computer Vision/CNN
📌 이 글은 권철민님의 딥러닝 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 보스턴 주택 가격 데이터 보스턴 주택 가격 데이터를 통해 집값을 예측해보자. 먼저 보스턴 데이터를 불러오고 판다스를 이용해 데이터 프레임을 만든다. from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() # dictionary type bostonDF = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) # make boston dataFrame bostonDF['PRICE'] = boston.target # add target value print(bostonDF.shape) bostonDF.head() 이전 포스팅..
CNN - Gradient Descent
2022. 1. 14. 17:41
🖼 Computer Vision/CNN
📌 이 글은 권철민님의 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 목차 Gradient Descent : weight 값을 없데이트 하면서 오류 값이 최소가 되는 weight 값을 구하는 방식 미분을 통해 Loss function(비용 함수)의 최솟값 찾기 Loss function(MSE)의 편미분 가중치(weight), 절편(bias) 업데이트 퍼셉트론 기반 선형회귀에서 Gradient Descent 적용하기 Gradient Descent(경사하강법) - 비용 최소화 하기 딥러닝의 목표인 최적의 w값은 Gradient Descent(경사하강법)으로 찾는다. 경사하강법은 점진적으로 하강할 수 있는 방향성으로, 반복적으로 계산하게 되면, 그때 오류 값이 최솟값이 되는 W 값을 구하는 방식이다. 아무..
CNN - Regression, RSS, MSE
2022. 1. 14. 16:56
🖼 Computer Vision/CNN
📌 이 글은 권철민님의 CNN 완벽 가이드를 바탕으로 정리한 내용입니다. 목차 Regression : 여러개의 독립변수와 한개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법 단순선형회귀를 통한 회귀의 이해 RSS 기반의 회귀 오류 측정 MSE : 선형회귀의 비용 함수 Regression(회귀) Regression은 여러 개의 독립변수와 한 개의 종속변수 간의 상관관계를 모델링하는 기법을 통칭한다. 아파트 가격이 형성되는 원리는 방의 개수, 크기, 학군, 역세권 등등이 있다. 이러한 여러개의 독립변수들을 고려해서 아파트 가격이 형성된다. 아파트 가격에 대한 식은 아래와 같이 나타낼 수 있다. 여기서 W(weight) 들은 독립변수 값에 영향을 미치는 Regression coefficients(회귀 계수)이다...
CNN - Perceptron
2022. 1. 14. 16:28
🖼 Computer Vision/CNN
📌 이 글은 권철민 님의 딥러닝 CNN 완벽가이드를 바탕으로 작성한 포스팅입니다. 목차 퍼셉트론 개요 퍼셉트론의 학습 : 예측값과 실제값의 차이가 최소가 되는 weight값을 찾는 과정 퍼셉트론의 학습 예시 퍼셉트론의 학습 메커니즘 퍼셉트론 개요 퍼셉트론이란 것은 가장 단순한 형태의 신경망이다. 우리 몸에 가지고 있는 신경계를 본떠서 만들었다. 자극을 받아서 신경계를 따라 호르몬을 분비하는 것과 똑같은 원리이다. 입력이 들어오면 그에 맞는 출력을 낸다. 오른쪽 그림의 신경계를 예를 들어 설명하자면 자극(입력 피쳐들)과 자극의 중첩(가중치가 곱해진 값)이 미엘린 수초들(activation function)을 통과해서 역치(일정 임계치 값)를 넘어가면 1로 나오고, 역치(임계점) 아래라면 0으로 출력이 된다..
Mac - 티스토리 "붙여넣기 및 이미지 업로드 중입니다" 오류 해결
2022. 1. 11. 19:30
📌 WorkOut
Safari 브라우저로 작업할 때의 해결법이다. 아마 Chrome도 비슷할 것이다. 대개 작성 도중에 와이파이나 네트워크가 잠시 끊겼을 때 발생했다. 1. 메뉴에서 개발자용 페이지 소스 보기 클릭 2. 개발자용 소스에서 "요소" 클릭, body_id ="editor-root" 열기 3. 맨 밑에 있는 mce-reset 마우스 우클릭 후 속성 삭제 4. 바로 위에 있는 mceu_51 마우스 우클릭 후 속성 삭제 5. 바로 위에 있는 mce_44 마우스 우클릭 후 속성 삭제 6. 글 저장을 위해서 일단 완료를 눌러주고 다시 이어서 글쓰자!
🍊 내 얼굴로 어노잉 오렌지 만들기
2022. 1. 11. 19:25
💡 AI/토이 프로젝트
1. 환경설정 아나콘다 가상환경에서 작업 cmake, dlib, imutils 필요한 라이브러리 설치 $ conda activate swc $ pip install cmake $ pip install opencv-contrib-python dlib $ pip install imutils 2. 코드 import cv2 # opencv : 이미지 합성 import dlib # 얼굴 영역 탐지, 랜드마크 탐지 from imutils import face_utils, resize # import numpy as np orange_img = cv2.imread('orange.jpg') # 이미지를 opencv로 읽어와서 orange_img에 저장 orange_img = cv2.resize(orange_img, d..
About me
2021. 12. 31. 14:32
🙋🏻 About me
INFORMATION Name : U-Chan Seon (선우찬) Email : seizetheday@gm.gist.ac.kr git : https://github.com/SunWooChan blog : https://woochan-autobiography.tistory.com youtube : https://www.youtube.com/@seonuchan EDUCATION GIST (Gwangju Institute of Science & Technology) Ph.D student / School of Integrated Technology (Computer Graphics Lab) Ajou University (아주대학교) B.S. Degree / College of Computings and Inf..