Deep.I

텐서플로우 설치 포스팅에 이어 사전 학습된 VGG 모델을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. VGG Network는 2014년 이미지넷 인식 학술대회에서 2등을 한 신경망 구조입니다. 본격적으로 층이 깊어지기 시작한 초기 모델 중 하나이며, 사용이 쉽고 연결 구조가 직관적이여서 현재까지도 다양한 학습 모델 연구에서 활용되고 있습니다. 모델은 VGG16/19로 나뉘며 본 포스팅에서는 ImageNet 데이터로 사전 학습된 VGG16 모델을 텐서플로우를 통해 활용해보도록 하겠습니다. 기본 시스템 환경은 다음과 같습니다. 윈도우에서 아나콘다 가상환경으로 구축하였으며 파이참으로 코드를 구현하였습니다. 이전 포스팅을 참고하시면 빠르게 기본 환경을 구축하실 수 있습니다. OS : Windows 10 Python : 3...

2019년 말, 텐서플로우 2.0 버전이 배포되면서 머신러닝 분야에서 텐서플로우의 열기는 더욱 더 뜨거워졌습니다. 새로워진 텐서플로우 설치를 시작으로 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 이미지 분류기, Object detection 알고리즘 중 하나인 Faster R-CNN까지 시리즈로 포스팅을 이어나가도록 하겠습니다.텐서플로우 CPU 모드의 경우 설치가 간편하지만, GPU 모드로 구동하실 경우 파이썬이나 CUDA 버전에 의존성이 강하여 초기 설치환경 구축이 매우 중요합니다. 설치되는 라이브러리 또는 프로그램의 모든 버전을 확인하시고 설치해주시기 바랍니다. 1. 가상환경 생성 // 가상환경 생성conda create -n py38tensorflow python=3.8 /..

Window 아나콘다 가상 환경을 활용하여 YOLO Object Detection을 구동해보았습니다. 일반적으로 쓰이는 프레임워크 Darknet이 아닌OpenCV 내장 함수를 이용하였기에 복잡한 설치나 환경 설정이 필요하지 않습니다. 출처 : https://pysource.com/2019/06/27/yolo-object-detection-using-opencv-with-python/ YOLO object detection using Opencv with Python - Pysource We’re going to learn in this tutorial YOLO object detection. Yolo is a deep learning algorythm which came out on may 2016 an..