야 언데드 하지마

오늘의 한일 사물인식 프로젝트 사물인식 프로젝트 프로젝트 내에 커스텀 학습 모델 weights pt파일 업로드 및 연동 * 장고 model class에 base64 데이터필드 넣기 참조 https://stackoverflow.com/questions/39576174/save-base64-image-in-django-file-field

오늘의 한일 사물인식 프로젝트 사물 인식 프로젝트 yolov5 모델 분석 #-*- coding:utf-8 -*- import sys import io sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.detach(), encoding = 'utf-8') sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.detach(), encoding = 'utf-8') import torch import cv2 from PIL import Image model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt', force_reload=True) img = Image.open('test.jpg') # img =..

오늘의 한 일 사물인식 팀 프로젝트 발제 YOLOv5 커스텀 데이터 학습 사물인식 팀 프로젝트 발제 https://github.com/Taeeun99/sparta_PetDictionary_2L3J_project2 내일배움캠프 project 2. PetDictionary 소개 'PetDictionary'은 동물 검색 기능을 제공 하는 서비스입니다. 개발 일정 진행기간 2022년 10월 17일 ~ 2022년 10월 20일 팀 구성 및 작업 분배 API 설계 와이어 프레임 home 검색 화면 검색 결과 결과값이 틀릴 시 정확도 비교 그래프 ERD 주요 기능 동물의 종 인식 업로드 된 동물의 종을 판단 사용자 평가를 통해 정확도 데이터 축적 찾는 결과가 맞는지 확인 틀린 값일 시, 사용자가 원하는 답을 적어 활..

오늘의 한 일 TIL, WIL 잘 쓰는 법 특강 pandas, numpy 둘러보기 장고 타임어택 테스트 pandas, numpy 둘러보기 앞으로 프로젝트에 쓰일 예정인 YOLOv5에 대해 조금 더 알아보는 시간을 가졌다. result = results.pandas().xyxy[0].to_numpy() 특강과 테스트에서 당연하단듯이 쓰긴 했지만 pandas를 사용한 넘파이 배열 변환이라고 하는데, pandas도 처음 써보고 numpy 배열도 처음 본것 아닌가? 그냥 array랑은 어떻게 다른거지? 싶어 구글링으로 공부해보는 시간을 가졌다.. 참조) https://foss4g.tistory.com/1646 PyTorch: YOLOv5 모델을 이용한 이미지 객체 탐지 안녕하세요? 이번 글은 PyTorch에서 ..

오늘의 한 일 YOLO5v 쪽지시험 테스트 실전 머신러닝 적용 강의 - 복습 github 탐방 YOLO5v 쪽지시험 테스트 일단 YOLO를 돌릴 시 이미지에서 다섯명의 박스가 생길 것이라 유추해볼 수 있다. import torch import cv2 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) imgs = ['Untitled.jpeg'] # batch of images results = model(imgs) results.save() # or .show() yolo를 돌려서 run - exp 폴더에서 확인해보면 5개의 person 박스와 한개의 tie박스가 인식되는것을 확인할 수 있다. tie는 프로그램이 잘못 인식했다..

오늘의 한 일 실전 머신러닝 적용 강의 - 복습 및 정리 머신러닝 특강 딥러닝을 통한 이미지처리 탐방? 실전 머신러닝 적용 강의 - 복습 및 정리 https://yaun.tistory.com/262 실전 머신러닝 적용 1주차 정리 ※ 들어가기 앞서 | 영어로 된 용어를 사용하길 권장하는 이유 구글, Stackoverflow 등의 사이트에서 영어를 많이 씀 의사소통시 영어로 소통해야 의사소통 오류가 적음 외국인 엔지니어와의 의사소 yaun.tistory.com https://yaun.tistory.com/263 실전 머신러닝 적용 2주차 정리 이번주 배울 것 논리 회귀 전처리 논리 회귀 (Logistic regression) 머신러닝에서, 입력값과 범주 사이의 관계를 구하는 것 선형 회귀로 풀기 힘든 문제..

오늘의 한 일 실전 머신러닝 적용 강의 - 4주차 클론코딩 프로젝트 보강 딥러닝을 통한 이미지처리 구현 - 사전준비 실전 머신러닝 적용 - 4주차 완강 머신러닝의 일종인 CNN (Convolutional Neural Networks, 합성곱 신경망)의 개념과 구성, CNN 형태로 쓰이는 모델의 종류 등을 둘러보고 전이학습, Recurrent Neural Networks (순환 신경망), Generative Adversarial Network (생성적 적대 신경망) 모델에 대해 알아보았다.마무리로 CNN 모델 실습과 전이학습 실습, 4주차 숙제로 완강!실제로 사용하는 방식은 이전에 공부한 방식과 크게 다르지 않아 재미있게 공부했다 원래 오늘 총정리를 할 예정이였지만 예기치 못한 다음 강의 사전준비중의 애로..

오늘의 한 일 실전 머신러닝 적용 강의 - 1~3주차 머신러닝 1주차 머신러닝의 기초 개념 알고리즘 회귀와 분류 선형회귀, 경사 하강법 데이터셋 분할 구글 Colab를 사용한 실습환경 만들기 선형회귀 실습 kaggle 데이터 선형회귀 실습 2주차 논리 회귀 (Logistic regression) - 시그모이드 함수(Sigmoid function) 가설과 손실함수 다항 논리 회귀(Multinomial logistic regression) ** 전처리 정규화 표준화 이진 논리회귀, 다항 논리회귀 실습 3주차 딥러닝의 역사 Deep Neural Networks 구성 방법 Layer 쌓기 네트워크의 Width(너비)와 Depth(깊이) 딥러닝의 주요 개념 Batch size, Epoch (배치 사이즈, 에폭) ..

오늘의 한 일 인스타그램 클론코딩 프로젝트 - 발표 KPT 회고 프로젝트 다면평가 인스타그램 클론코딩 프로젝트 발표 https://github.com/jihyun-cho-0/spartagram#readme GitHub - jihyun-cho-0/spartagram: project-1. 스파르타그램 project-1. 스파르타그램. Contribute to jihyun-cho-0/spartagram development by creating an account on GitHub. github.com README.md KPT 회고 K git hub를 이용한 협업방식 - 처음 하는 프로젝트인만큼 어설픈 점도 있었지만 좋은 방향으로 나아간 것 같다. P 회원가입 기능 강화 - 카카오/구글등을 이용한 로그인 aj..

오늘의 한 일 인스타그램 클론코딩 프로젝트 - 완성 소개 'Spartagram'은 학습 도중 떠오르는 궁금증을 자유롭게 질문하고 답변을 주고받으며 자유롭게 상호작용하는 SNS 입니다. 개발 기간 2022년 09월 29일 ~ 2022년 10월 05일 팀 구성 이태은 - 프로필 수정 이현재 - 게시글 수정, ec2 배포 장준표 - 게시글, 댓글 정진엽 - 팔로우 및 팔로잉 조지현 - 회원가입, 프로필 API 설계 ERD 설계 주요 기능 사용자 로그인 기능 이메일 중복 검사 프로필 정보 수정 팔로우/팔로잉 게시글 게시글 작성 및 수정/삭제 게시글에 이미지 및 테그 추가 댓글 작성 및 수정/삭제 '좋아요' 기능 로그인/회원가입 일반 로그인 일반 회원가입 Tweet (게시글) 게시글 추가 게시글 수정/삭제 게시글..