728x90 반응형 SMALL Visual Intelligence74 [시각 지능] Surface Crack Detection Surface Crack Detection Surface Crack Detection은 콘크리트 표면 결함 (concrete surface crack)을 발견하고 예측하기 위한 Kaggle의 공개 데이터이다. 평균적으로 227 x 227 크기를 가지는 color 이미지이며, crack 없는 Negative 데이터 2만개와 crack 발생한 Positive 데이터 2만개, 총 4만 개의 이미지 데이터로 구성되어 있다. 코랩에서 하고자 할 때 zip 파일을 구글 드라이브에 저장하고 마운트한다. import os import tensorflow as tf import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, Conv2D, Glo.. 2022. 8. 14. [시각 지능] GTSRB GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark) GTSRB (German Traffic Sign Recognition Benchmark)는 독일 신경정보학 연구원들이 작성한 것이다. 이것은 교통 표지판 (Traffic Sign)을 예측하기 위한 데이터이며, 평균적으로 32 x 32 크기의 작은 color 이미지와 43개 교통 표지판과 관련된 4만여 개의 이미지를 포함한다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Input from tensorflow.keras.layers .. 2022. 8. 13. [시각 지능] Google Photos Prototype Google Photos Google 포토에서는 모든 사진과 동영상을 자동으로 정리하고 간편하게 공유할 수 있다. 구글 드라이브를 통해 자동으로 업로드되는 사진과 동영상을 구글 포토의 설정 (화질)을 통해 제어할 수 있다. 또한 특정 폴더 또는 드라이브를 선택할 수 있다. Google Photos 프로토타입 구현 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D from tensorflow.keras.layers imp.. 2022. 8. 13. [시각 지능] 사전 학습된 CIFAR-10 모델로 이미지 예측 사전 학습된 CIFAR-10 모델로 이미지 예측 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPool2D from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense, Dropout import matplotlib.pyplot as plt # 사전학습 모델 로드 try: cnn = tf.keras.models.load_model('./cifar10_accuracy_80.h5') print('pre.. 2022. 8. 13. [시각 지능] CIFAR-10 CIFAR-10 CIFAR -10 데이터 세트 (Canadian Institute For Advanced Research)는 기계 학습 및 컴퓨터 비전 알고리즘을 훈련하는 데 일반적으로 사용되는 이미지 모음이다. 머신러닝 연구에 가장 널리 사용되는 데이터 세트 중 하나이다. CIFAR-10 데이터 세트에는 10개의 다른 클래스에 60,000개의 32x32 컬러 이미지가 포함되어 있다. 10개의 다른 클래스는 비행기, 자동차, 새, 고양이, 사슴, 개, 개구리, 말, 배 및 트럭을 나타낸다. 각 클래스에는 6,000개의 이미지가 있다. import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensor.. 2022. 8. 7. [시각 지능] CNN 특징맵 ∙ 풀링맵 시각화 CNN 특징맵 ∙ 풀링맵 시각화 각 채널마다 어떻게 작동해서 특징맵이나 풀링맵이 생기는지 시각화한다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Dropout, Input from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.datasets import mnist import numpy as np from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt (x_t.. 2022. 8. 7. [시각 지능] false prediction false prediction import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Flatten, Dense, Conv2D, MaxPool2D from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.datasets import mnist import numpy as np from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt (x_train, t_train), (x_test, t_test) = mnist.load_data() x_train = x_t.. 2022. 8. 6. [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. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 다음 728x90 반응형 LIST
