MNIST 데이터로 해보는 CNN (Convolution Neural Network)
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AI/Computer Vision
CNN (Convolution Neural Network)CNN이미지 영상인식의 혁명같은 CNNCNN은 이미지의 특징을 검출하여, 분류하는 것 CNN은 특징을 찾는 레이어와 분류를 하는 레이어로 구성됨 Convolutional FilterConvolution : 특정 패턴이 있는지 박스로 훑으며 마킹하는 것위 아래선 필터, 좌우선 필터, 대각선 필터, 각종 필터로 해당 패턴이 그림위에 있는지 확인필터는 이미지의 특징을 찾아내기 위한 파라미터 위 그림에서는 주황색의 3 x 3 행렬 (CNN에서 Filter와 Kernel은 같은 의미로 사용됨)필터는 일반적으로 4 x 4 or 3 x 3과 같은 정사각 행렬로 정의됨.CNN에서 학습을 통해 필터를 구할 수 있음CNN은 입력 데이터를 지정된 간격으로 순회하며 채..
Penn-Fudan으로 알아보는 객체 탐지(Object Detection), 분할(Segmentation) with FasterRCNN
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AI/Computer Vision
해당 게시물은 Torch Vision의 객체 감지 미세조정 튜토리얼을 참고하여 작성되었습니다.Pytorch에서 제공하는 Coco 데이터로 사전 훈련된 FasterRCNN을 활용하여 보행자 감지(detection) 및 분할(segmentation)을 위해 Penn-Fudan 데이터로 파라미터 튜닝을 진행합니다. Penn-Fudan 데이터는 345개의 보행자 정보가 포함된 총 170개의 이미지가 포함되어 있습니다.실습 준비Download최초 1회 아래의 주석을 풀어 cutom function과 Penn-Fudan 데이터를 다운로드합니다.# !wget https://raw.githubusercontent.com/pytorch/vision/main/references/detection/engine.py# !wg..