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개발자로 후회없는 삶 살기
CV PART.데이터셋 구성, opencv
서론 ※ 이 포스트는 다음 강의의 학습이 목표임을 밝힙니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLpkj8RKr48wZAx6jXEcpOQca5A1yCoNJr [개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 www.youtube.com 본론 - 주요 데이터 셋 1. 파스칼 20개의 카테고리에 대해 객체 탐지하는 대회에서 사용된 데이터 셋입니다. 어노테이션이 XML로 되어있습니다. 2. 코코 80개의 카테고리입니다. json format을 가집니다. 3. 구글 오픈 이미지s 600개의 카테고리이고 csv format을 가집니다. - 파스칼 데이터 세트 탐색 구조를 보면 어노테이션과 jpeg가 1 대 1로 맵핑됩니다. a.jpeg 이미지면 a.xml로 1대 1 맵핑입니다. 파스칼 ..
CV PART.객체탐지 개요
서론 ※ 이 포스트는 다음 강의의 학습이 목표임을 밝힙니다. https://www.youtube.com/playlist?list=PLpkj8RKr48wZAx6jXEcpOQca5A1yCoNJr [개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 www.youtube.com 본론 - Localization, Detection, Segmentation 1. Localization : 단 하나의 object 위치를 bbox로 지정하여 찾음 2. Detection : 여러개의 Obejct들에 대한 위치를 bbox로 찾음 3. Segmentation : Detection 보다 더 발전된 형태로 Pixel 레벨 Detection 수행 > 이들과 분류의 차이는 위치를 아냐 아니냐입니다. 로칼, 객체 탐지 둘 다 bbox reg..
첫 번째 미션(Mmdetection 결과로부터 Top-N Accuracy 추출)
서론 첫 번째 과제는 AnnoWiz(자동 AI 라벨링 툴) 라벨링 결과를 정량적 지표로 추출하는 것입니다. 소프트웨어에 탑재된 모델 결과와 Mmdetection의 SOTA 모델 결과를 비교하면 소프트웨어를 사용하는 고객의 신뢰성을 보장할 수 있을 것입니다. 또한, 모든 과제는 부서원들께 PT 형식으로 발표하게 될 것이라고 했습니다. 교수님께 부여받는 AI 과제도 하고 매니저님께 받는 개발 미션도 하며, 이를 발표까지 하는 정말 좋은 인턴 경험이 될 것 입니다. 본론 1. mmdetection 결과 csv로 저장 2. vs code python 디버깅 조사 및 수행 - Mmdetection 결과로부터 Top-N Accuracy 추출 => 미션 1) test.py를 샘플 이미지에 대해 돌렸을 때 나오는 각 ..
감정인식을 활용한 실시간 노래 추천 서비스
서론 이 프로젝트는 얼굴 영상에서 감정을 인식하여 노래를 추천해주는 것을 목표로 합니다. 굉장히 기본적인 프로젝트라고 볼 수 있는데 저희는 실시간으로 영상을 계속 입력하여 모델 트래픽 처리, 안드로이드 결과 처리 등이 필요합니다. 필자가 했던 K-empowerment bootcamp에서 진행한 프로젝트입니다. -> 데일리 회고 https://hsb422.tistory.com/category/%5B%EB%8C%80%EC%99%B8%ED%99%9C%EB%8F%99%5D/%5BK-Software%20Empowerment%20BootCamp%5D '[대외활동]/[K-Software Empowerment BootCamp]' 카테고리의 글 목록 hsb422.tistory.com 이 프로젝트의 전체 과정은 위 링크를..
서론 bootcamp가 2.25 발표를 끝으로 종료됩니다. 방학 2개월 반 동안 달려온 만큼 투자한 시간도 많을 텐데요. 부캠과 함께 방학동안 뭘 했는지 정리해보겠습니다. 본론 - 12월 ~ 1월 초 일단 12월은 3학년 2학기 기말고사와 네이버 부스트캠프 포트폴리오 정리가 주였습니다. 이때 부트캠프는 일주일간 심화 프로그래밍 교육이 있었습니다. 저는 코테, 포트폴리오, adv가 있었기에 심화 프로그래밍 일정은 전혀 참석하지 못 했습니다. 하지만 일주일 동안 자바, sql, 스프링을 모두 배운다고 했기에 겉핥기 식 교육임이 틀림 없어서 후회는 없습니다. - 1월 1월에는 BOAZ 컨퍼런스가 있었습니다. 따라서 adv 팀원들과 주기적으로 회의를 했어야했고 adv에 평소보다 많은 시간을 투자해야 했었습니다...
캡스톤 디자인 PART.1, 2주차(요구분석, 프로토타입 작성)
서론 요즘은 개발자가 기획도 하고 아이디어 회의에도 참여합니다. 즉 주어진 요구사항에 맞는 적절한 개발을 해야 사용자를 만족시킬 수 있습니다. 부트캠프를 하며 협업과 형상관리 기술을 배웠습니다. 캡스톤 디자인에서 아이디어 동기화의 끝인 요구사항을 분석해보는 경험을 쌓아 프로젝트 기획, 설계 단계를 마무리 해보겠습니다. 본론 요구사항 명세서를 작성하며 저희팀 주제로 들어온 학과측의 요구사항을 분석해 보겠습니다.(참고 1) - 요구사항 명세서에 관하여(참고2) => 서론 서비스를 구현하기 위해 다양한 요구사항이 거론되는데 이를 명확하게 정리해야 할 필요가 있습니다. 요구사항 명세서는 요구사항을 분석하여 명확하고 완전하게 기록하는 것을 말합니다.(아이디어 동기화의 끝판왕) 소프트웨어 시스템이 수행해야 할 모든..
SW bootcamp PART.팀 Project 3주차(모델 학습, 추론)
서론 팀 프로젝트 3주차 내용입니다. 본론 - 중간 점검 및 피드백 => 2.15 중간 발표 점검 및 피드백 1) 모델을 서비스에 활용하기 위해서는 서버와 프론트에 모델을 올려보고 테스트 해보는 것을 되도록 빨리 해봐야한다. 현재 아무팀도 모델 올려보는 테스트를 안 해봤는데 올려보면 많은 에러가 발생할 것이고 그것을 처리하는 것이 제일 관건일 것이다. 2) 우리 팀은 모델을 서버가 아닌 프론트에 직접 이식하는 것을 발표에 강조하라 이 부분이 다른 팀과 차별점이 될 것이다. - 타임라인 마지막 주 회의와 함께 타임라인을 정했습니다. 저는 모델 학습을 마무리하고 ML 파트 발표 준비를 합니다. - 모델 비교 1. Affectnet 특징 : 장점이 없고 정확도가 65% 2. Landmark using CNN ..
캡스톤 디자인 PART.1주차(프로젝트 기획, 설계 단계)
서론 캡스톤 디자인을 시작합니다. 캡스톤이란 집을 지을 때 지붕이나 담 위에 마지막 얹는 갓돌(capstone) 이란 뜻으로 집을 짓는 행위입니다. 그 동안 공부한 내용을 기반으로 완벽한 서비스를 하나 만들어 보는 것입니다. 이제 제 마지막 학교 생활이 시작되었습니다.! 본론 - 팀 빌딩 캡스톤은 반드시 5명이 팀을 이뤄 진행해야 하며 안 될 경우 랜덤으로 5명이 배정됩니다. 저희 팀은 동기 3명과 후배 1명으로 구성되며 동기 두 명이 풀스택, 저와 동기 한 명이 DB 관리자와 서버, 후배 한명이 풀스택을 담당하여 팀을 이뤘습니다. - 프로젝트 기획 단계 1. 프로젝트 주제 => 아이디어 thinking 1) AI 활용 : 처음에는 AI 모델을 활용하는 프로젝트를 하고자 하였습니다. 동아리에서 만든 GA..