728x90 반응형 SMALL 분류 전체보기1626 리액트 (React) 리액트 (React) 리액트 (React, React.js 또는 ReactJS)는 자바스크립트 라이브러리의 하나로써, 사용자 인터페이스를 만들기 위해 사용된다. 페이스북과 개별 개발자 및 기업들 공동체에 의해 유지, 보수된다. 리액트는 싱글 페이지 애플리케이션이나 모바일 애플리케이션 개발에 사용될 수 있다. 대규모 또는 복잡한 리액트 애플리케이션 개발에는 보통 라우팅, API통신 등의 기능이 요구되는데 리액트에는 기본적으로 제공되지 않기 때문에 추가 라이브러리를 사용해야 한다. 설치 https://nodejs.org/en/에서 Node.js을 설치하고 터미널에서 확인한다. /* 설치 확인 */ npm -v https://ko.reactjs.org/ React – 사용자 인터페이스를 만들기 위한 JavaS.. 2022. 9. 4. [Object Detection] YOLO Inference YOLO Inference 입력 이미지를 7 x 7 그리드 셀로 나누며, 각각의 그리드 셀에 들어있는 2개의 bounding box 정보와 물체의 클래스 정보가 들어있는 7x7x (5+5+20) 데이터가 YOLO 예측 결과이다. 1st bounding box of a grid cell 2nd bounding box of a grid cell Class score class-specific confidence score 계산 YOLO에서는 동일한 객체에 대하여 많은 bounding box가 잡힐 수 있다. 98개 bbox 각각이 가지고 있는 class specific confidence score에 대해서 각 20개의 클래스에 대해 신뢰도가 가장 높은 bbox만 남기고 나머지 bbox를 없애는 NMS (n.. 2022. 9. 3. [시각 지능] TPU (Tensor Processing Unit) TPU (Tensor Processing Unit) 구글에서 2016년 5월에 발표한 데이터 분석 및 딥러닝용 NPU를 모아놓은 하드웨어이다. 벡터/행렬연산의 병렬처리에 특화되어 있으며 넘사벽급의 전성비를 자랑한다. 비결은 8비트 정수 연산을 활용하는 것이다. 이는 NVIDIA등에서도 실현한적 있다. 차이점이라면, TPU는 모델의 실행뿐만 아니라 학습 과정에도 8비트 정수 연산을 활용할 것으로 추정된다는 것이다. (자세한 정보 공개가 없는 상황이라 정확하진 않지만) GPGPU에서 딥러닝에 필요한 것들만 남기고 나머질 다 빼버린 설계와 비슷하다는 추측도 있다. 성능 항목의 PCI-E 병목 문제를 생각하면 APU (정확히는 HSA)나 NVLINK에 가까운 구조를 포함하는 것일 수도 있다. NVIDIA의 경우.. 2022. 9. 3. [Object Detection] labelimg labelimg LabelImg는 그래픽 이미지 주석 도구이다. Python으로 작성되었으며 그래픽 인터페이스에 Qt를 사용한다. 주석은 ImageNet에서 사용하는 형식인 PASCAL VOC 형식의 XML 파일로 저장된다. 또한, YOLO 및 CreateML 형식도 지원한다. 윈도우의 경우 https://github.com/heartexlabs/labelImg/releases/tag/v1.8.1에서 windows_v1.8.1.zip을 다운받는다. 압축 푼 후 디렉토리는 C: 또는 D: 바로 아래에 있어야 한다. 즉, D:/labelImg와 같이 위치해야 하며, 만약 D:/Test/labelImg 같이 임의의 디렉토리의 서브디렉토리면 실행이 되지 않는 경우가 많다. # 설치 pip3 install lab.. 2022. 9. 3. [Object Detection] YOLO (You Only Look Once) YOLO (You Only Look Once) YOLO는 You Only Look Once 약어로써, 2015년 Joseph Redmon이 워싱턴 대학교에서 친구들과 함께 YOLO 아키텍처와 논문을 발표했다. 당시만 해도 two-shot-detection 방식인 Faster R-CNN (Region with CNN)가 가장 좋은 성능을 냈지만 실시간성이 굉장히 부족했다 (7 FPS 최대). 이때, one-shot-detection 방식으로 동작하는 YOLO가 등장하여 평균 45 FPS에서 실행되었으며 빠른 버전의 경우 최대 155 FPS을 기록했다. YOLO 아키텍처 YOLO 아키텍처는 feature extractor로써 Google LeNet+ 5개의 new layer를 사용하며, Flatten lay.. 2022. 9. 3. Object Detection (객체 탐지) Object Detection (객체 탐지) Object Detection은 이미지나 비디오 내의 자동차, 사람, 동물, 물건 등의 위치와 종류를 알아내는 것을 Object Detection이라고 한다. Object Detection은 2012년 이전에는 모두 영상 처리 알고리즘으로 해결했으나, 2012년 AlexNet이 나타나고 부터는 딥러닝을 활용하여 문제를 처리하고 있다. Object Detection = Object Classification + Object Localization = Object Classification with Localization Object Classification using softmax 이미지에서 물체를 예측하기 위해서는 이미지를 ConvNet에 넣어주고, 출력 층.. 2022. 9. 3. [Website] Wix (윅스) Wix (윅스) Wix.com (나스닥: WIX)은 2006년 이스라엘 텔아비브 (Tel Aviv)에서 설립된 클라우드 기반의 무료 홈페이지 제작 사이트이다. 2013년 NASDAQ 상장 당시, Google, Apple 등의 IT 대기업에 매각했던 다른 이스라엘 스타트업들과 달리 기업공개 (IPO)를 선택해 주목을 받았다. '코딩이나 디자인이 필요 없는 드래그-앤-드롭 방식'의 손쉬운 HTML5 템플릿 편집 방식으로 시작한 Wix는 2016년 인공지능 방식의 자동 홈페이지 제작 솔루션 ADI (Artificial Design Intelligence) 기능을 선보였으며, 지난 2019년 4월 Google 개발자 컨퍼런스에서 전문가 코딩을 지원하는 Corvid By Wix 서비스 출시를 발표했다 (2018년.. 2022. 9. 3. [Android Studio] TensorFlow Lite 숫자 판별 TensorFlow Lite 숫자 판별 tflite 확장자 파일로 변환 (convert)시킨 TensorFlow 학습 결과를 IOT 디바이스에 import 시켜 실시간으로 머신러닝 가능하다. 구글 홈페이지에 언급되는 IOT 디바이스로는 안드로이드나 IOS 스마트폰, 라즈베리파이 보드 및 32비트급 마이크로 콘트롤러 (STM, ESP)를 포함한다. 그 중에서도 스마트 폰은 내부에 이미 카메라, 입출력 디바이스 및 각종 센서를 포함하고 있어 머신러닝을 적용하기에 적합하다. https://github.com/amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Example GitHub - amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Example: Andr.. 2022. 9. 2. [TensorFlow] Mac M1에서 TensorFlow 설치 Mac M1에서 TensorFlow 설치 맥 m1 노트북에 아직 파이썬을 위한 어떤 개발환경이 설치되지 않았다고 가정한다. miniforge를 설치하고 다시 tensorflow를 설치하고 하드웨어 가속기 플러그인인 tensorflow-metal까지 설치한다. https://developer.apple.com/metal/tensorflow-plugin/ brew 설치 $ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" $ echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> /Users//.zprofile $ eval "$(/opt/homebre.. 2022. 9. 2. [TensorFlow] The kernel appears to have died. It will restart automatically. config 파일 내 비트수 할당 코드 추가 ./jupyter 폴더 내에 있는 upyter_notebook_config.py을 수정한다. 기존에 디폴트로 설정된 버퍼 값보다 많은 비트수를 할당하면 문제가 해결된다. c.NotebookApp.max_buffer_size = 10000000000000000000000 UnsatisfiableError Python 버전에서 문제가 발생한 경우이다. conda install이 아니라 pip install을 사용한 경우도 아래와 같이 실행해 본다. conda create -n downgrade python=3.7 anaconda # tensorflow 설치 conda install -c conda-forge tensorflow virtualenv 모듈을 사용하여 .. 2022. 8. 29. 이전 1 ··· 71 72 73 74 75 76 77 ··· 163 다음 728x90 반응형 LIST
