728x90 반응형 SMALL 분류 전체보기1626 [SciPy] Introduction Introduction SciPy는 Python의 NumPy 확장을 기반으로 구축된 수학적 알고리즘 및 편의 함수 모음이다. 데이터를 조작하고 시각화하기 위한 고급 명령과 클래스를 사용자에게 제공하여 대화식 Python 세션에 상당한 기능을 추가한다. SciPy를 사용하면 대화형 Python 세션이 MATLAB, IDL, Octave, R-Lab 및 SciLab과 같은 시스템에 필적하는 데이터 처리 및 시스템 프로토타이핑 환경이 된다. Python 기반 SciPy의 추가 이점은 정교한 프로그램 및 특수 응용 프로그램을 개발하는 데 사용할 수 있는 강력한 프로그래밍 언어를 제공한다는 것이다. SciPy를 사용하는 과학 응용 프로그램은 전 세계 개발자가 소프트웨어 환경의 수많은 틈새에서 추가 모듈을 개발함으.. 2022. 12. 22. [Android Studio] 공유하기 기능 (Android Sharesheet) 다른 앱으로 간단한 데이터 보내기 Android는 인텐트 및 관련 extra를 사용하여 사용자가 선호하는 앱을 통해 빠르고 쉽게 정보를 공유할 수 있도록 한다. Android에서는 사용자가 두 가지 방식으로 앱 간에 데이터를 공유할 수 있다. Android Sharesheet는 주로 앱 외부나 다른 사용자에게 직접 콘텐츠를 보내도록 설계되었다. 예를 들어, 친구와 URL을 공유한다. Android 인텐트 리졸버는 데이터를 잘 정의된 작업의 다음 단계로 전달하는 데 가장 적합하다. 예를 들어, 앱에서 PDF를 열고 사용자가 선호하는 뷰어를 선택할 수 있도록 한다. 텍스트 콘텐츠 보내기 안드로이드 스튜디오에서 공유하기 버튼을 눌렀을때 각종 SNS, 문자 등으로 share를 구현한다. xml java pack.. 2022. 12. 22. [Git] error: Pulling is not possible because you have unmerged files git pull origin main 로컬과 원격에 같은 파일이 있는데 로컬에서 아직 merge가 잘 안됐다고 인식하는 경우가 있다. git commit -am '메시지' 위 커맨드를 입력하고 pull하면 잘 작동된다. 2022. 12. 22. SciPy SciPy SciPy는 과학 컴퓨팅과 기술 컴퓨팅에 사용되는 자유-오픈 소스 파이썬 라이브러리이다. conda install scipy # pip install scipy https://docs.scipy.org/doc/scipy/index.html SciPy documentation — SciPy v1.9.3 Manual The reference guide contains a detailed description of the SciPy API. The reference describes how the methods work and which parameters can be used. It assumes that you have an understanding of the key concepts. docs.. 2022. 12. 20. [Image Segmentation] Custom Cost (Loss) Function Focal Loss Focal loss는 one-stage object detection에서 object와 background의 클래스간 불균형이 극도로 심한 상황을 해결하기 위해 제안되었다. Focal Loss 작동 원리는 Focusing parameter에서 r은 일반적으로 0 ~ 5 사이의 값이다. 즉, 잘못 분류된 examples의 중요도를 상대적으로 높이는 역할을 한다. 감마 (gamma)값이 커질수록 가중치 규제가 강하게 들어간다. ALPHA = 0.8 GAMMA = 2 def FocalLoss(targets, inputs, alpha=ALPHA, gamma=GAMMA): inputs = K.flatten(inputs) targets = K.flatten(targets) BCE = K.bina.. 2022. 12. 15. [Image Segmentation] 주목 메커니즘 (Attention Module) 주목 메커니즘 (Attention Module) 주목 메커니즘 (Attention Mechanism)은 중요도가 높은 특정 벡터에 더욱 집중하도록 도와주는 기법으로 RNN의 seq2seq에 처음 도입되었다. CNN에서 주목 기법은 주로 Visual Question Answering 또는 Image Captioning처럼 multi-modal간의 관계를 이용한 feature selection에 많이 사용되었다. 가장 대표적인 논문인 “Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention” 에서는 아래의 그림과 같이 어떤 부분을 보고 문장을 생성했는지 효과적으로 시각화했는지 보여주었다. 주목 메커니즘은 장기 의존성 문제를 효.. 2022. 12. 15. [Image Segmentation] U-Net (2) 위성 이미지 분할 국제 학회 ISPRS에서 제공한 데이터셋으로 5cm 해상도의 독일 포츠담 위성 이미지가 포함되어 있다. 이 이미지에는 이미지의 적외선 및 높이 윤곽선에 대한 추가 데이터가 제공된다. 이미지와 관련된 레이블은 다음과 같이 있다. •건물 •초목 •나무 •택시 •질서가 없는 사물 •불투과 사물 총 38개의 이미지가 6,000 × 6,000 크기의 패치로 제공된다. http://www2.ispr.org/commission/comm3/wg4/data-request-form2.html 페이지로 이동해 필요한 양식 내용을 채운다. 양식을 채운 후에는 양식 중에서 관심있는 데이터셋 체크하는 부분에서 Potsdam을 선택한 다음 관심있는 영역에 서 Semantic Labeling을 체크하고 넘어간다. .. 2022. 12. 15. [Image Segmentation] U-Net (1) U-Net U-Net은 의료영상 분할 분야에서 처음 제안된 네트워크로 End-to-End 방식이다. U-Net은 FCN (Fully Convolutional Network)을 기반으로 구성되어 있으며 의료 이미지 특상 적은 데이터를 가지고도 더욱 정확한 Segmentation을 하기 위해 일부 수정을 했다. 각각의 파란색 박스는 멀티 채널 피쳐맵을 의미한다. 채널 수는 박스위에 표시되어 있다. U-Net은 가운데를 기준으로 왼쪽을 Contracting path, 오른쪽을 Expanding path라 부른다. Contracting path는 이미지의 문맥 (context)를 추출할 수 있도록 도와주는 역할을 한다. Expanding path는 피쳐맵을 업 샘플링하고 이를 contracting path에서 .. 2022. 12. 15. 이미지 분할 (Image Segmentation) 이미지 분할 (Image Segmentation) 이미지 분할 (Image Segmentation)이란 디지털 영상을 여러 개의 픽셀 집합으로 나누는 과정을 의미한다. 이미지 분할의 목적은 영상을 조금 더 해석하기 쉽게 단순화하는 것으로 이를 통해 해당 이미지에서 관심 영역 (region of interest)을 추출할 수 있다. 이미지 분할 종류에는 시맨틱 분할 (Semantic Segmentation)과 인스턴스 분할 (Instance Segmentation)이 있다. 시맨틱 분할이란 클래스 별로 사물을 검출하는 방법으로 같은 사물은 같은 색으로 구분되며 픽셀 단위로 레이블을 예측한다. 반면, 인스턴스 분할은 동일한 클래스일지라도 서로 다른 사물이면 다른 인스턴스로 구별하여 표시하는 방 법으로 모든 .. 2022. 12. 15. [Generative Model] SRGAN SRGAN 단일 이미지 초해상도 (Single Image Super Resolution)는 컴퓨터 비전 연구 분야의 한 갈래로 저해상도 (Low Resolution, LR) 영상으로부터 고해상도 (High Resolution, HR) 영상을 생성하는 기술이다. 일반적으로, 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 문제는 부적절하게 정립된 역 문제 (ill-posed inverse problem)로 정의된다. 기존에는 보간법 (Interpolation) 혹은 선형 매핑 (Linear Mapping) 을 사용한 로컬 패치 (local patch) 기반의 초해상화 기법들이 널리 연구되었다. 그러나 이러한 기법들은 비교적 매끄러운 효과를 주거나 선형적인 특징만을 살리기 때문에 복잡하고 비선형적인 고주파 .. 2022. 12. 14. 이전 1 ··· 52 53 54 55 56 57 58 ··· 163 다음 728x90 반응형 LIST
