사막여유

이번 시간에는 Mask-RCNN 영역 분할에 대해서 알아본다. 영역 분할이란? - 객체의 바운딩 박스뿐만 아니라 픽셀 단위 클래스 분류까지 > 객체의 윤곽 구분 - Semantic segmentation : 하나의 클래스는 모두 같은 레이블 - Instance segmentation : 객체 단위 다른 레이블..

이번시간에는 YOLO v3 을 사용해서 객체 검출을 하는 방법에 대해서 알아본다. YOLO란? - You Only Look Once - 실시간 객체 검출 딥러닝 알고리즘 - YOLO: Real-Time Object Detection (pjreddie.com) YOLO: Real-Time Object Detection YOLO: Real-Time Object Detection You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev. Comparison t..

객체검출과 관련있는 딥러닝 모델을 가져와서 OpenCV에서 실행하는 방법에 대해서 알아본다. 이번시간에는 딥러닝으로 얼굴을 검출하는 방법에 대해서 알아본다. OpenCV DNN 얼굴 검출 예제 - OpenCV 예제에서 DNN 모듈을 사용한 얼굴 검출 기능을 지원 > SSD ( Single Shot MultiBox Detector ) 기반 얼굴 검출 네트워크 > opencv/samples/dnn/face_detector at master · opencv/opencv · GitHub GitHub - opencv/opencv: Open Source Computer Vision Library Open Source Computer Vision Library. Contribute to opencv/opencv de..

이번 시간에는 사람이 손으로 쓴 글씨를 인식하기 위해서 딥러닝을 학습시키고 학습된 결과모듈을 OpenCV 모듈에 가져와서 사용하는 방법에 대해서 알아본다. 이 전에 했었던 숫자인식이나 물체 분류에 대한 것들은 서적이나 다른 예제들이 많이 나와있지만 한글 손글씨 인식에 대한 것은 많이 나와있지 않기 때문에 GitHub 에 올라와있는 한글 인식에 대한 소스코드에 대해 알아보려고 한다. 필기체 한글 인식 - TensorFlow 를 이용하여 한글 손글씨 인식을 학습하여 모델을 저장하고, OpenCV 에서 저장된 모델을 이요하여 한글 인식을 수행하는 프로그램 - 참고사이트 : IBM " 한글 손글씨를 인식 및 번역하는 모바일앱 만들기 " > 소스코드 : GitHub - IBM/tensorflow-hangul-re..

구글넷이라는 영상 인식을 가져와서 OpenCV에서 실행하는 방법에 대해서 알아본다. 구글넷에 대해서는 아래 링크에서 설명한 적이 있다. https://opencv-master.tistory.com/119?category=1110856 [Open CV] 딥러닝 _ CNN 이해하기 딥러닝에서 영상을 다룰 때 필수적으로 사용되고 있는 CNN이라는 구조에 대해서 알아본다. 컨볼류션 신경망 ( CNN : Convolutional Neural Network ) - 영상 인식 등을 위해 필수적으로 사용되고 있는 딥러 opencv-master.tistory.com GooLenet 방법은 1000개의 카테고리를 분류할 수 있다고 나오는데 예를들어 개와 고양이를 구분한다고 하면 단순히 개 또는 고양이로 분류하는 것이 아니..

MNIST 필기체 숫자 모델을 가져와서 OpenCV DNN에서 사용하는 방법을 설명한다. 코드리뷰 K 최근접 알고리즘과 SVM 알고리즘을 이용해 필기체 숫자인식을 했던방법과 동일한 인터페이스를 갖는다. 마우스를 사용해서 사람이 숫자를 쓰면 해당 숫자를 인식하는데 인식하는 엔진이 딥러닝으로 바뀐 것으로 이해하면 좋을 것 같다. 그래서 중간에 readNet 함수를 사용한 것이 보일텐데 여기서 mnist_cnn.pb 파일을 불러온다. 그러면 net이라고 하는 클래스 객체가 생성이 되고 이후 그림을 그리기 위한 400x400 짜리 zeros 이미지를 만들게 된다. 그리고 waitkey 함수를 사용해서 스페이스바를 입력해줬을 경우에 내가 그려놓은 그림을 blobFromImage 함수를 호출해서 blob이라는 객체..

OpenCV DNN ( Deep Neural Network ) 모듈 - 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 실행 ( forward pass, inference ) 하는 기능 ( 학습기능 X ) TensorFlow나 torch에서 학습된 Weight 파일을 가져와서 테스트 데이터로 실행을 할 수 있는 기능제공 - OpenCV는 C언어 C++로도 실행을 할 수 있는데 Python 에서 학습을 하고 학습된 결과를 C언어로 구성되어있는 프로그램을 만들때 OpenCV 모듈을 가져와서 사용하게 되면 편하게 exe파일을 만들 수 있음 - 학습은 지원하지 않음 - OpenCV 3.3버젼부터 기본 기능으로 제공 ( pip install 가능 ) - OpenCV 4.3 버전부터 GPU ( CUDA ) 지원 ( 소스코드 직..

텐서 플로우를 이용해서 필기체 숫자 학습하는 과정을 보고 학습된 결과를 pb파일로 저장하는 방법을 알아본다. Tensorflow로 필기체 숫자 인식 학습하기 - OpenCV DNN 모듈에서 이용할 목적으로 TensorFlow를 이용하여 필기체 숫자 인식을 하습하고, 그 결과를 pb 파일로 저장하기 - 네크워크 구조 : [Conv - Pool - Conv - Pool - FC - FC - FC ] -학습데이터 : MNIST 데이터 셋 Yann LeCun 교수가 필기체 숫자 인식을 위해 사용했던 데이터 셋 각각의 숫자는 28 x 28 크기의 0~1 사이의 실수값으로 구성된 영상 데이터 60,000개의 훈련용 영상과 10,000개의 테스트 영상 - 준비 사항 TensorFlow 1.13.1 설치 > pip i..

딥러닝에서 영상을 다룰 때 필수적으로 사용되고 있는 CNN이라는 구조에 대해서 알아본다. 컨볼류션 신경망 ( CNN : Convolutional Neural Network ) - 영상 인식 등을 위해 필수적으로 사용되고 있는 딥러닝에 특화된 네트워크 구조 - 일반적으로 레이어가 많이 들어가있으면 딥러닝이라고 할 수 있기는 하지만 영상쪽에서는 특히 CNN구조가 들어가야지만 딥러닝이라고 하는 인식을 갖고있음 - 일반적 구성 : 컨볼루션 ( convolution ) + 풀링( pooling ) + ... + 완전 연결 레이어 ( FCN ) ( 완전 연결 레이어는 없는 경우도 있음 ) Convolution 이라는 용어는 예전 필터링을 배울때 나왔었던 용어이기도 합니다. https://opencv-master.t..

딥러닝 ( Deep Learning ) 이란? - 2000년대부터 사용되고 있는 심층 신경망 ( deep neural network ) 의 또 다른 이름 영상쪽에서 딥러닝이 알려진 것은 AlexNet 으로부터 시작되었고 우리가 모두 잘 알고있는 Alpha Go 에서부터 딥러닝이 일반적인 용어로 불리게 되었다. 머신 러닝( ML ) vs. 딥러닝 ( DL ) 영상을 위주로 머신러닝과 딥러닝의 차이점을 설명하자면 머신러닝 은 입력영상에서 Feature 을 추출해서 영상을 분석 및 비교한다. 이전 머신러닝 강의에서 배웠던 HOG로 특징벡터를 추출해서 SVM 알고리즘에 대입하는 방식으로 영상의 어떤 특징을 추출하여 머신러닝 알고리즘으로 클래스를 구분, 나누는 방식이다. 이 말은 즉슨, 머신러닝을 잘 사용하기 위..