20201115 윈도우 환경 mediapipe hand tracking import os import cv2 import mediapipe as mp mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_hands = mp.solutions.hands def track(input_data_path): # For webcam input: hands = mp_hands.Hands( min_detection_confidence=0.7, min_tracking_confidence=0.5) # cap = cv2.VideoCapture(0) => default: webcam input cap = cv2.VideoCapture(input_data_path) # cap = cv2.VideoCap..
Deep Learning 09 - Transfer Learning (전이학습), Pretrained Network
20201104 Transfer Learning (전이학습) 학습 데이터가 부족한 분야의 모델 구축을 위해 데이터가 풍부한 분야에서 훈련된 모델을 재사용하는 머신러닝 학습 기법 Pretrained Network Inception - Google ResNet - MS VGG - 연습 CNN 기존 Network에서 Convolution Layer - 사용할 데이터 특성 -> Feature Map 추출 -> Classifier (분류기) (FC Layer)에 연결하여 학습 Convolution Layer FC Layer 특성 추출 (Feature Extension) Classifier 데이터 증식까지 포함한 model을 합쳐서 구현하고, Convolution Layer를 동결한다. 1) Feature (map..
Deep Learning 08 - ImageDataGeneration / Image Augmentation (증식) / Transfer Learning (전이학습)
20201103 Image Data Generation 개/ 고양이 예제 전체 data를 대상으로 CNN 학습 및 평가를 진행하면 정확도가 85% 정도 나온다. 전체 25,000장 이미지 만약 데이터가 적다면 당연히학습이 잘 안될 것. 정확도 75% Dog - 2000장, Cat 2000장 해결하려면 Augumentation (증식) Transfer Learning (전이학습) Image Augmentation (증식) overfitting을 피하려는 주요한 방법 중 하나. 이미지에 noise를 추가해서 새로운 이미지를 생성한다. Rotation -> 20~30 ˚ Scaling -> 10~20% ImageDatatGeneration을 이용해서 noise를 줄 수 있는지 확인한다. 그림이 변형된다. CN..
Deep Learning 07 - AWS에서 이미지 CNN 처리, cat/ dog 예제 2
20201102 GPU 1GB만 할당 import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: # 특정 GPU에 1GB 메모리만 할당하도록 제한 try: tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[1], 'GPU') tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration( gpus[1], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)]) except RuntimeError as e: # 프로그램 시작시에 가상 장치가 설정되어야만 합니다..
Deep Learning 07 - AWS에서 이미지 CNN 처리, cat dogs 예제
Optimizer 필기한거 201030 1. cats_dogs 이미지 분할 파일 구조 # 폴더구조 생성 및 고양이, 멍멍이 이미지 각 폴더로 복사 import os, shutil original_dataset_dir = './data/cat_dog/train' base_dir = 'data/cat_dog_full' os.mkdir(base_dir) train_dir = os.path.join(base_dir,'train') os.mkdir(train_dir) validation_dir = os.path.join(base_dir,'validation') os.mkdir(validation_dir) test_dir = os.path.join(base_dir,'test') os.mkdir(test_dir) t..
CNN은 colab에서 GPU로 돌리기 %reset import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.metrics import classification_report # Raw Data Loading df = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/MachineLearning/train.csv') # 결측치와 이상치는 없어요!! # Data Split(Train data와 Test data 분리) x_data_tra..
Deep Learning 06 - CNN, pooling
keras.io/ko/getting-started/sequential-model-guide/ 201022, 23 CNN Filter는 '지정된 간격'을 이동해가면서 이미지 데이터와 Convolution 연산 수행 최종결과 => Feature Map Stride - 기본값 1 변경 가능 특별한 경우 빼고는 그닥 의미 x CNN (합성곱 신경망) Convolution Neural Network 지금까지 사용한 Deep Learning 구조는 DNN (Deep Neural Network) CNN은 이미지 처리용으로 주로 Computer Vision쪽 연구나 응용에서 사용한다. Computer Vision : 시각적인 세계를 해석하고 이해하도록 컴퓨터를 학습시키는 AI 분야 DNN은 FC layer로 구성되어 ..