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Concept 이번 포스팅은 pyqt 기반 GUI 프로그램에서 활용 가능한 URL 링크 버튼 만들기 입니다. URL 링크는 webbrowser 라이브러리를 QtButton과 연동하여 웹 페이지 링크를 실행하는 방식으로 구현됩니다. SourceCode import webbrowser class APP(QMainWindow): def __init__(self): # APP CODE # APP CODE # 버튼에 링크 추가하기 self.button.clicked.connect(lambda: webbrowser.open('링크')) # 텍스트 (라벨)에 링크 추가하기 self.label.setText('텍스트내용') self.label.setOpenExternalLinks(True) Application You..

Concept K-Fold Cross Validation (K 폴드 교차 검증)은 데이터 수가 적을 때, 보다 확실한 검증과 정확도 향상을 위해 사용되는 검증 기법입니다. 파이썬 sklearn 라이브러리에는 K-Fold를 쉽게 정의해주는 함수를 포함하고 있습니다. from sklearn.model_selection import KFold # K-FOLD 정의 nb_split = 5 # 분할 개수 KF = KFold(n_splits=n_split, shuffle=True) 정의한 이후, 학습 단계에서 for문으로 데이터를 분할하면 됩니다. 예를 들어 pandas로 입력된 DataFrame 데이터는 다음과 같이 데이터가 k-fold로 나뉘게 됩니다. for train_idx, valid_inx in kf.s..

Concept 요즘 가장 흥미롭게 연구 중인 GAN (Generative Adversarial Network: 생산적 적대 신경망)입니다. GAN은 Neural Network에 뿌리를 두고 있으나 비지도 학습으로 정의되며, 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하게 됩니다. 2014년 처음 아이디어가 제안된 이후, 급격한 연구적 성장을 거듭하며 현재는 놀라울 정도로 진보된 기술로 성장하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 GAN의 오리지널 버전의 알고리즘을 간단하게 살펴본 뒤, MNIST 손글씨 인식 데이터를 이용해 텐서플로우로 구현해보도록 하겠습니다. Algorithm 기본적인 구조는 간단합니다. 가짜 이미지 생성을 위한 생성자(Generator) 신경망과 진짜와 가짜 이미지 판별을 위한 판별자(Discrim..

리눅스 환경에서 갑자기 파일 속성이 read-only 로 변하거나 코드 수정 등이 안되는 경우가 있습니다. 디스크를 위험으로부터 보호하기위해 자동으로 변경되는거라고 합니다. 특히, 멀티 부팅으로 같은 파이션 내 파일을 작업할때 자주 발생합니다. 솔루션은 간단합니다. 다시 권한설정을 부여 할 파티션 또는 폴더의 경로를 다시 마운트하면 됩니다. # RE-MOUNT mount -o remount,rw/"절대경로" Your Best AI Partner DEEP.I AI 바우처 공급 기업 객체 추적 및 행동 분석 솔루션 | 제조 생산품 품질 검사 솔루션 | AI 엣지 컴퓨팅 시스템 개발 인공지능 프로젝트 개발 외주 및 상담 E-mail: contact@deep-i.ai Site: www.deep-i.ai 딥아이 ..

Concept 사실 저는 학+석사 시절, 매트랩을 품에 안고 살았기때문에 한글보다 매트랩 문법 읽는게 편했습니다.? 그러다보니 아직까지도 데이터를 확인하고 분석하는데 매트랩을 자주 이용하는 편입니다. 데이터를 전처리하거나 시각화 과정에서 파이썬과 매트랩 이동이 많은데 고맙게도 python의 scipy 라이브러리에서 매트랩 데이터 저장 형식 파일을 읽기를 지원하고 있습니다. SourceCode Scipy 설치 pip install scipy mat 파일 읽기 from scipy import io # 데이터 파일 불러오기 mat_file = io.loadmat('mnist_train.mat') # 특정 변수 읽기 input_x = mat_file['x'] target_y = mat_file['y'] mat ..

Concept 이번 포스트는 CVPR2019 AVA Challenge 행동 인식 분야에서 혁신적이고 뛰어난 성능으로 1등을 차지한 SlowFast Network의 오픈소스 코드 구현입니다. 비즈니스에서 페이스북이 최고다를 논하지는 않지만, 정말 인공지능 분야 연구에서만은 대단합니다. FAIR 그룹에서 제안된 SlowFast 알고리즘의 저자 중엔 그 유명한 Kaiming He가 또! 포함되어 있습니다. 기회가 닫는다면 한번 같이 일해보고 싶네요... 핵심 아이디어는 단순하지만 깊이가 있는 알고리즘이기 때문에 본 포스팅에서는 간단하게 개념을 살펴본 뒤, 코드를 구현하도록 하겠습니다. SlowFast는 FAIR 깃허브에서 오픈소스로 공개되고 있습니다. github.com/facebookresearch/Slow..

Concept [2021-01-31] 2020년 9월 출시한 RTX 3000 시리즈는 공식적으로 CUDA 11 버전 이상을 지원하고 있습니다. 이에 맞는 텐서플로우 설치가 아직까지 안정화 문제인지 최적화되지 않은 상황입니다. 저는 Nightly (개발 버전)의 텐서플로우 설치를 통해 윈도우 환경에서 구축되어 포스팅을 남깁니다. Environment 운영체제 그래픽 카드 그래픽 카드 드라이버 버전 Window 10 RTX 3090 461.40 1. 가상환경 생성하기 가상환경을가상 환경을 생성하는 단계는 이전 포스팅과 동일합니다. 아나콘다를 이용하여 파이썬 3.8 기반 가상 환경을 생성해줍니다. deep-eye.tistory.com/7 [Tensorflow] 아나콘다 가상환경에서 텐서플로우 설치하기 2019..

Geforce RTX 3000 Series PC 게임을 좋아하시거나 하이앤드 PC 환경을 구축하시는 분들에겐 작년 하반기부터 지금까지 현재 진행형으로 뜨거운 시장이 있습니다. 바로 그래픽 카드 시장이죠. Nivida에서 출시한 새로운 RTX3000 시리즈의 미친 성능 (2000시리즈 대비 30 ~ 40% 향상)으로 9월 출시되자마자 품절 대란이 일어났었습니다. 출시 5개월 전, Titan RTX 기반 학습 워크스테이션을 구입했었는데, 조금만 더 기다릴걸 후회도 했었습니다. 결국, 참지 못하고 9월 말 3090가 출시되자마자 구매를 하게 되었습니다. ㅎㅎ GIGABTYE GAMING OC 24G RTX 3090 가격이 중요한 상황이 아닌지라 묻지도 따지지도 않고, 업체에 바로 발주를 부탁드렸었는데, 요즘 ..

Jetson Nano 젯슨 나노는 NVIDIA에서 제작한 딥러닝용 보드로 GPU 연산이 가능한 프로세서를 탑재하여 CUDA를 활용한 이미지 프로세싱과 딥러닝 연산이 가능합니다. 가격 또한 저렴?하여 다양한 산업용 시스템 구현에 활용 가능성이 높습니다. 이번 포스팅은 라즈베리파이 시리즈와 동일하게 SD 카드로 초기화되는 젯슨 나노의 초기화 가이드 입니다. STEP 1. OS Download 젯슨 나노는 Micro SD 메모리 카드에 운영체제(OS)를 설치한 후 카드를 꽂아서 구동합니다. 운영체제를 가지기 때문에 보드 자체를 PC처럼 사용하는 환경입니다. 먼저 하단 링크를 접속하여 [Jetson Nano Developer Kit Sd Card Image]를 다운로드합니다. developer.nvidia.co..

개발자용 코딩 폰트 D2 Coding 이번 포스트는 매트랩에 D2 Coding 개발자 폰트를 적용하는 방법입니다. 일반적인 폰트에서 i, l, 1 등은 직관적으로 구별하기가 쉽지 않지만, 개발자용 폰트를 사용하게 되면 구분이 쉬워지며 줄간격, 글자 간격등이 일치하게 되어 깔끔해집니다. D2 Coding 폰트는 네이버에서 개발된 폰트이며 다른 개발자용 폰트와 다르게 한글까지 호환되어 주석 작성에 편리함을 줍니다. 적용 방법 https://github.com/naver/d2codingfont에서 접속한 후 [Downloads ZIP]을 클릭하여 다운로드합니다. 다운로드한 파일의 압축을 해제한 다음에는 다운로드 위치에 접근하여 가장 최신 버전의 폰트의 압축을 해제합니다. D2 CodingAl l폴더에 접근한 ..