728x90 반응형 SMALL Visual Intelligence4 [Generative Model] 서로 다른 이미지 오토인코더 라이브러리 from matplotlib.pyplot import imshow import numpy as np import cv2 from tensorflow.keras.utils import img_to_array from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D from tensorflow.keras.models import Sequential SIZE=256 # Limiting to 256 size image as my laptop cannot handle larger images. img_data = [] img = cv2.imread('einstein.jpg', 1) # Change 1 to 0 for Grey scal.. 2022. 11. 25. [Generative Model] 노이즈 제거 (MNIST) 라이브러리 from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D from tensorflow.keras.models import Sequential import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt (x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255. x_test = x_test.astype('float32') / 255. x_train = np.reshape(x_train, (len(x_train), 28, .. 2022. 11. 25. [Generative Model] 단일 이미지 오토인코더 라이브러리 from matplotlib.pyplot import imshow import numpy as np import cv2 from tensorflow.keras.utils import img_to_array from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D from tensorflow.keras.models import Sequential np.random.seed(42) SIZE = 256 img_data = [] img = cv2.imread('monalisa.jpg', 1) # Change 1 to 0 for grey images img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 이미.. 2022. 11. 25. 시각 지능 (Visual Intelligence) 시각 지능 (Visual Intelligence) 시각지능 분야는 이미지 또는 영상 데이터를 인식하여 상황을 판단하거나 데이터를 가공하여 새로운 이미지 또는 영상을 생성하는 기술 분야이다. 시각지능의 상호작용 기술로는 영상/이미지 검색이 있다. 첩보 영화에서 자주 등장하는 범죄자 얼굴 검색을 한 가지 예로 생각할 수 있다. 물론 아직 기술적 수준이 매체에서 비춰지는 수준까지는 이르지 못한다. 그러나 이제는 일상적인 스마트폰의 지문, 홍채, 안면 인식부터 공항, 공연장 등 공공시설에서의 범죄자 식별 등 다양한 부문에서 활용되고 있으며 기술 수준이 높아지고 있다. 학습 시각지능에서 학습의 목표는 입력된 이미지 데이터에서 객체를 인식하는 것에 있다. 먼저 전체 이미지에서 배경과 구분되는 객체 영역을 식별한 후.. 2022. 7. 9. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
