728x90 반응형 SMALL Visual Intelligence/Image Deep Learning27 [시각 지능] CNN Basic Architecture CNN Basic Architecture 특징 추출이라고 하는 프로세스에서 분석을 위해 이미지의 다양한 특징을 분리하고 식별하는 컨볼루션 도구이다. 특징 추출 네트워크는 여러 쌍의 컨볼루션 또는 풀링 레이어로 구성된다. 컨볼루션 프로세스의 출력을 활용하고 이전 단계에서 추출된 특징을 기반으로 이미지의 클래스를 예측하는 완전 연결 계층이다. 특징 추출의 이 CNN 모델은 데이터 세트에 존재하는 특징의 수를 줄이는 것을 목표로 한다. 원래 기능 세트에 포함된 기존 기능을 요약하는 새 기능을 생성한다. CNN 아키텍처 다이어그램 에 표시된 것처럼 많은 CNN 레이어가 있다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense, .. 2022. 8. 6. [시각 지능] CNN (Convolutional Neural Network) CNN (Convolutional Neural Network) 합성곱 신경망 (콘볼루션 신경망, Convolutional neural network, CNN)은 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 feed-forward인 인공신경망의 한 종류이다. 필터링 기법을 인공신경망에 적용하여 이미지를 효과적으로 처리할 수 있는 심층 신경망 기법으로 행렬로 표현된 필터의 각 요소가 데이터 처리에 적합하도록 자동으로 학습되는 과정을 통해 이미지를 분류하는 기법이다. 합성곱 신경망은 정규화 된 버전의 다층 퍼셉트론이다. 다층 퍼셉트론은 일반적으로 완전히 연결된 네트워크, 즉 한 계층의 각 뉴런이 다음 계층의 모든 뉴런에 연결되는 신경망 구조이다. 이와 같이 네트워크가 완전 연결된 경우 주어진 데이터에 과적합 되.. 2022. 8. 6. [시각 지능] 컨벌루션 (Convolution) 컨벌루션 (Convolution) 수학 (특히 기능 분석)에서 컨벌루션은 함수의 모양이 다른 하나에 의해 수정되는 방식을 나타낸다. 컨볼루션이라는 용어는 결과 함수와 계산 프로세스를 모두 나타낸다. 그것은 하나가 반전되고 이동된 후 두 함수의 곱의 적분으로 정의된다. 적분은 모든 shift 값에 대해 평가되어 컨볼루션 함수를 생성한다. from tensorflow.keras.datasets import mnist import matplotlib.pyplot as plt # mnist data download (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() plt.imshow(x_train[0], cmap='gray') # 1번째 데이터 plt.show.. 2022. 7. 31. [시각 지능] Fashion MNIST Fashion MNIST Fashion MNIST는 60,000개의 예제로 구성된 훈련 세트와 10,000개의 예제로 구성된 테스트 세트로 구성된 Zalando의 기사 이미지 데이터 세트이다. 각 예제는 10개 클래스의 레이블과 연결된 28x28 회색조 이미지이다. import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist (x_train, t_train), (x_test, t_test) = fashion_mnist.loa.. 2022. 7. 31. [시각 지능] MNIST MNIST MNIST 데이터베이스 는 손으로 쓴 숫자들로 이루어진 대형 데이터베이스이며, 다양한 화상 처리 시스템을 트레이닝하기 위해 일반적으로 사용된다. 이 데이터베이스는 또한 기계 학습 분야의 트레이닝 및 테스트에 널리 사용된다. NIST의 오리지널 데이터셋의 샘플을 재혼합하여 만들어졌다. import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorica.. 2022. 7. 30. [시각 지능] 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 컴퓨터 비전이라는 말에 이미 시각 (vision)이라는 단어가 포함되어 있어서 유추할 수 있듯이, 사람의 시각과 관련한 시스템 구조를 모방하여 컴퓨터도 물체나 상황을 식별하고 해석할 수 있도록 하는 연구 분야이다. 컴퓨터 비전에서 다루는 데이터에는 이미지와 이미지 속 텍스트를 인지하는 영역뿐만 아니라 비디오와 3D 영상도 포함된다. 여기서 Numpy로 변환된 이미지의 shape는 (width, height, channel)로 구성된다. 그리고 비디오 영상은 엄밀히 말하면 이미지 (프레임)들의 합이다. 스마트폰의 시대가 오면서 이미지뿐만 아니라 영상 데이터가 폭발적으로 증가하였고 이는 컴퓨터 비전의 필요성을 증대시켰다. Research and Market이 발표.. 2022. 7. 30. 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 2 3 다음 728x90 반응형 LIST
