데이터 수집 PASCAL VOC(Visual Object Classes) http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 2005년에서 2012년까지 열렸던 VOC challenges 대회에서 사용한 데이터셋으로 각 대회별 데이터셋을 Open Dataset으로 제공한다. 이 중 2007년도와 201...
[Computer Vision] 01. Object Detection 개요
Object Detection Computer Vision (컴퓨터 비전) 인간의 시각과 관련된 부분을 컴퓨터 알고리즘을 이용해 구현하는 방법을 연구하는 분야 주요 컴퓨터 비전 분야 Image Classification (이미지 분류) 이미지가 들어오면 어떤 물체인지 분석 → 주 물체로만 분류 Obj...
[Deep Learning] 11. RNN 개요
RNN RNN(Recurrent Neural Network): 순환신경망 recurrent: 되풀이되는, 반복되는 Sequence Data(순차 데이터) 순서가 의미가 있으며, 순서가 달라질 경우 의미가 바뀌거나 손상되는 데이터 ex. 세계 기온 변화, 샘플링된 소리 신호 ...
[Deep Learning] 10. Functional API
__call__ magic method 객체를 함수처럼 호출 할 수 있도록 한다. 객체() 로 호출 할 때 __call__ 메소드가 호출되어 실행된다. Functional API Sequential 모델은 각 Layer들의 입력과 출력이 하나라고 가정한다. 그리고 각각의 Layer(입력층, 은닉층, 출력층)들을 차례대로 쌓아 구성한다...
[Deep Learning] 09. GAP & Transfer Learning
GlobalAveragePooling (GAP) 입력 Feature map의 채널별로 평균값을 추출하여 1 x 1 x channel 의 Feature map을 생성하는 Pooling Flatten 대신 사용한다 → 3차원을 1차원으로 줄여줌 Flatten의 경우에는 Weight가 너무 많이 발생한다 ...
[Deep Learning] 08. Image Augmentation
ImageDataGenerator 학습시 모델에 Image dataset을 제공하는 파이프라인 Generator Image 데이터들을 Network(모델)에 배치단위로 제공한다. 다양한 Image Augmentation(이미지증식) 기능을 제공한다. Data제공 파이프라인에 Imag...
[Deep Learning] 06. CNN 개요
CNN - 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 1989년 Yann Lecun이 LeNet 모델을 만들면서 제안한 Deep learning 구조 주로 컴퓨터 비전(이미지, 동영상관련 처리) 에서 사용되는 딥러닝 모델로 Convolution 레이어를 이용해 데이터의 특징을 추출하는 전처리 작업을 포함시킨 신경망(N...
[Deep Learning] 05. 딥러닝 성능 개선
딥러닝 모델 성능 개선 기법들 최적화 train data에서 최고의 성능을 얻으려고 모델 파라미터들을 조정하는 과정 (옵티마이저가 한다.) 결국 모델을 학습하는 과정을 말한다. 모델의 성능 - 일반화, 과대적합, 과소적합 일반화(Generalization) 훈련된 모델이 처음 보는 데이터에서 대해 잘 추론할 수...
[Deep Learning] 04. TF data 파이프라인 분류 회귀 실습
tf.data 모듈 데이터 입력 Pipeline을 위한 모듈 model.fit(X, y, epochs=100) 처럼 입력데이터(raw dataset)를 그냥 넣을 수도 있지만 Pipeline을 사용해 전처리, batch_size, shuffling 등 한번에 처리해 줄 수 있다. tf.data.Dataset ...
[Deep Learning] 03. 신경망 구조
DNN, CNN, RNN DNN (Deep Neural Network) Dense layer -> 선형회귀 1차원으로 입력 받아야함 모델을 만들 때 keras.layers.Flatten()을 해준 후 사용 가능 CNN Convolutio...