용어정리Visual QnA(VQA)이미지에 관한 질문에 대답을 생성하는 딥러닝 기술. 이미지 이해 + 질문 의도 파악 -> 적절한 대답 생성.필요 모델 : 비전모델(이미지 이해 - 이미지 객체, 색상, 형태 이해. 이미지 특징 추출, 중요 객체/영역 식별), 언어모델(질문 이해, 답변 생성) 출처 : 도시공원 운영 및 관리를 위한 VQA 딥러닝 기술 활용 연구 - SNS 이미지 분석을 중심으로, 서울시립대 조경학과 이다연, 박서은, 이재호 MixUp(최적화 알고리즘) 이미지 쌍 사이의 보간(어떠한 데이터들 사이에서 새로운 지점을 선택하는 법.)을 이용해 새로운 train 이미지를 생성하는 것. nn의 견고성&부드러움 향상시킴.지도학습에서, mixup은 리스크 최소화에 인접한 nn의 일반화를 향상시킨다...
분류 전체보기
from pandas import Series, DataFrameimport pandas as pdimport numpy as np data_url = 'https://..'df_data = pd.read_csv(data_url, sep = '\s+', header = None)df_data.head() 판다스는 파이썬 계의 엑셀로 불리우는데, 강력한 스프레드시트 처리기능을 제공한다.판다스에서 쓰는 것은 dataframe.dataframe 중 하나의 열에 해당하는 데이터 모음이 "Series"그 데이터를 나타내는 data table 전체가 dataframe! Serieslist_d = [1, 2, 3, 4, 5]examp = Series(data = list_d)examp## 첫 열은 index, 둘째 ..
파이썬 라이브러리python3 -m pip install Pillowfrom PIL import Imagefrom matplotlib.pyplot import imshowimg = Image.open("Lena.png")imshow(img)print(img.size, img.mode) ##(512, 512) RGBimshow(img.crop((200, 200, 400, 400)))## 좌측 상단의 좌표가 (200, 200), 우측 하단의 좌표가 (400, 400)으로 crop됨imshow(img.rotate(60))## img와 같은 크기 사진이 반시계 방향으로 60도 돌아가게 됨.imshow(img.rotate(60, expand = True))## 사진이 잘리지 않고, 반시계로 60도 돌아간 후 사진..
오늘은.. 사실 어제는. 인턴에 붙어서 정말 행복한 날이다.LG Aimers 에서 딥러닝의 문제점 공부를 하다가 이미지 처리로 넘어왔다. 2024.05.31 - [기계학습] - 이미지 데이터 - CNN/RNN
CNN : 대표적 "딥러닝" 모델, 이미지 분석에 최적화.근데 왜 CNN이 이미지 데이터를 잘 학습할까? 이미지 데이터가 뭐길래? 이미지 데이터사진/그림 등을 컴퓨터로 저장한 데이터. jpg, png 픽셀 기반으로 구성되었고, 각 픽셀은 색깔이나 밝기 정보를 가진다. 보통 RGB 채널(각 픽셀이 3가지 값을 가짐)이며, 각 채널이 8비트의 수로 이루어졌기에총 24비트이고, 따라서 2의 24승 개의 색을 표현할 수 있다.특별하게, 흑백 이미지의 경우, 채널이 하나이다. 이미지 처리 사례사물 인식 - 자율주행/안면인식/의료이미지 부위탐지이미지 캡셔닝 : 이미지 보고 문장 만드는 것이미지 합성 - 딥페이크화질 개선알파고 딥러닝 이전 이미지 처리 기법crop, rotate, resizeshearing(전단변환)..
오늘은 인턴 면접을 보고..전에 공부했던 tensorflow로 선형/비선형 회귀 구현하는 법을 정리하였다.2024.05.27 - [기계학습] - Tensorflow 선형회귀/비선형회귀
선형회귀선형 모델 구현class LinearModel: def __init__(self): self.W = tf.Variable(initial_value = 1.5) self.b = tf.Variable(initial_value = 1.5) def __call__(self, X, Y): return tf.add(tf.multiply(X, self.W), self.b) 업뎃될 수 있는 변수 W(가중치), b(편향) 을 초기값 1.5로 설정X와 W를 곱하고 b를 더하여 선형모델을 만듦 MSE 계산 손실 함수def loss(y, pred): x = tf.reduce_mean(tf.square(y-pred)) return x 실제값과 예측값의 차를 제곱하여 평균을 구하여 ..
오늘은 명령프롬프트 창에서 파일을 실행시키는 방법을 알아보았다.2024.05.24 - [c언어] - 명령 프롬프트(cmd)에서 파일 실행하기 또, 부스트코스 코칭스터디의 미션 중 하나인 차원의 저주에 대해 공부하여 정리하였다.2024.05.24 - [코칭스터디] - 차원의 저주 - 1주차
