코딩뚠뚠

Chapter5. 어플리케이션 구축 " 이번 챕터에서는 모델을 실행하는 어플리케이션을 구축해 본다. " 5장의 목차는 아래와 같다 테스트코드 작성 프로젝트 파일의 구조 파악 소스코드 구성 파악 저번챕터에서는 모델을 빌드하고 훈련시켜봤다. 하지만 모델은 전체적인 어플리케이션의 일부일 뿐이며 이를 사용하려면 필요한 환경을 설정하고 입,출력을 제공해야 하며 동작하는 코드로 모델을 랩핑 해야만한다. 이번 장 에서는 모델을 TinyML 어플리케이션에 적용하는 과정을 진행해 볼 것이다. 1. 테스트코드 작성 구동을 구현한 짧은 코드로 앞으로 작성할 완성될 코드의 논리를 증명해낼 수 있다. (동작 메커니즘이 같으나 복잡한 구현을 하지 않은 예제코드이다.) GitHub - yunho0130/tensorflow-lite..

Fast Campus 로 2주간의 온라인 과정을 시작했다. 포스코에서 제공해준 이 강좌는 1년 수강권으로 정상적으로 수료할 시에는 유지, 수료하지 못할 경우에는 수강권을 반납한다고 한다 ㅎㄷㄷ.. 수강 과목 : 머신러닝과 데이터 분석 A-Z 수강한 챕터는 다음과 같다. Python Programming 기초 데이터 수집을 위한 Python (Crawling) 데이터 처리를 위한 Python (Numpy) 데이터 분석을 위한 Python (Pandas) Machine learning의 개념과 종류 회귀분석 기본적인 Machine learning 모형 앙상블 기법의 종류와 원리 클러스터링 + 딥러닝 간략한 수강후기 Python Programming 기초 : 기본적으로 파이썬 개발환경에서부터 컬렉션 타입 (l..

앙상블 포스팅 계기 : 앙상블 기법의 존재여부도 최근에야 알게됐다. AI 공모전에 참여하며 우수자들이 ensemble을 사용하는 것을 보고 공부를시작했고, Fast campus 머신러닝과정에서 ensemble에 대한 강의도 듣게 되며 포스팅까지 하게 됐다. 또한 Tree를 주로 사용하는 머신러닝기법이 아닌 딥러닝 모델을 사용해, Image Classification에서 앙상블을 적용시켜보고 싶었다. 목차 : 1. [머신러닝] 앙상블에 대한 기초적인 개념과 종류, Bagging, RandomForest, Boosting, Stacking 등에 대해 알아본다. 2. [딥러닝] ResNet50을 앙상블 하여 Classification 성능을 높여본다. 1. (ML) 앙상블 개념 및 기법들 앙상블이란 : 사전적..

지금까지 Object detection model 중 RCNN SPP-Net Fast-RCNN 에 대해 공부해보았다. 이번 포스팅에서는 Faster-RCNN에 대해 짚어보도록 한다. 1. 배경 RCNN, SPP-Net, Fast-RCNN은 모두 Realtime의 어려움을 극복하지 못했다. 상세히 살펴보면 Fast RCNN에서는 region proposal 방식인 selective search 중 대부분의 시간을 소모했다. 따라서 region proposal 방식을 selective search 방식이 아닌 다른 방식으로 바꿔줘야 할 필요성이 대두되었다. 2. 구조 Faster RCNN 과 Fast RCNN이 다른점은 region proposal의 방식(ROI를 구하는 과정)의 차이뿐이다. region p..

이번에는 저번 글에 이어 Object Detection model의 발전과정에 대해 계속 짚어나가도록 한다. RCNN -> SPP-Net -> ?? dbstndi6316.tistory.com/272 [머신러닝 공부] 딥러닝/SPP Net (object detection) 앞선 포스팅에서 최초의 딥러닝 기술이 적용된 Object Detection 모델인 RCNN에 대해 알아보았다. dbstndi6316.tistory.com/271 [머신러닝 공부] 딥러닝/RCNN (object detection) Object Detection RCNN은 최초의.. dbstndi6316.tistory.com 1. 배경 SPP-Net의 어떠한 단점을 극복하기 위함 1) Three stage pipeline (RCNN과 SPP..