봉식이와 캔따개

우리집엔 봉식이뿐이지만, 고양이가 고양이를 불러서인지 다묘가정이 더 많은 것 같다. 그래서 다묘가정을 위한... 두,세 마리 고양이를 각각 구분하는 모델을 만들어보고자 하는데 저번처럼 또 roboflow에서 하나하나 바운딩 박스 그릴 생각하니 머리가 아파졌다... 그리고 봉식이 말고 다른 특정 고양이 사진을 어디서 가져와야 할 지도 고민이였는데 전에 caffemodel을 사용해서 face detection을 하고 얼굴이 검출된 프레임만 저장하는 작업을 했었던게 생각났다. 또 yolo의 detect.py 맨 위 주석을 보면 $ python path/to/detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video pat..

※ '핸즈온 머신러닝' 을 읽으며 정리했습니다. 지도 학습(supervised learning) 지도 학습은 훈련 데이터에 레이블(정답)이 포함되어있다. 대표적인 지도 학습 작업 분류(classification) : 주어진 샘플을 클래스별로 구별 회귀(regression) : 예측변수(특성)을 사용해 타깃 수치를 예측 지도 학습 알고리즘 k-최근접 이웃 선형 회귀 로지스틱 회귀 서포트 벡터 머신 결정 트리와 랜덤 포레스트 신경망 비지도 학습(unsupervised learning) 비지도 학습의 훈련 데이터에는 레이블이 없다. 대표적인 비지도 학습 작업 군집(clustering) : 각 데이터의 유사성을 측정하여 비슷한 데이터끼리 군집 시각화 차원축소 : 데이터를 간소화 이상치 탐지 : 데이터셋에서 이상..

봉식이랑 다른 고양이들을 구분하려면 다른 고양이 사진들도 같이 학습시켜야하는데 완전... 잊어버리고 있었다. 그래서 일단 봉식이만을 인식하는 모델 먼저 만들어보기로 했다. https://blog.roboflow.com/how-to-train-yolov5-on-a-custom-dataset/?ref=ultralytics How to Train YOLOv5 On a Custom Dataset The YOLO family of object detection models grows ever stronger with the introduction of YOLOv5 by Ultralytics. In this post, we will walk through how you can train YOLOv5 to recog..

봉식이를 인식하는 모델을 만들어보기로 했다. 다른 고양이들은 cat으로 인식하고 봉식이는 bongsik으로 인식했으면 좋겠다는 뭐 그런 목표로... 일단 학습시킬 데이터셋이 필요하다. 당연하게도... 사진만 있으면 안되고 바운딩 박스를 직접 그려주어야하는데 https://app.roboflow.com/ Sign in to Roboflow Even if you're not a machine learning expert, you can use Roboflow train a custom, state-of-the-art computer vision model on your own data. app.roboflow.com 위 사이트를 이용했다. ※ workspace를 만들 때 public plan으로 해야 나중에..

PCA는 차원 축소 방법 중 하나이다. 차원축소란? 많은 feature들로 구성된 다차원의 데이터 세트의 차원을 축소해 새로운 차원의 데이터 세트를 생성하는 것을 말한다. 차원이 증가할수록(feature가 증가할수록) 예측 신뢰도가 떨어지고 과적합이 발생히고 개별 feature간의 상관관계가 높을 가능성이 있다. 차원 축소를 하는 이유에는 여러가지가 있는데 첫번째는 시각화 (차원이 3차원이 넘어가면 시각화를 할 수 없기 때문에 시각화를 위해 차원 축소를 한다) 두번째는 노이즈 제거 세번째는 메모리 절약 네번째는 모델 성능 향상 등의 이유가 있다. → 정리 데이터에 feature가 많은 경우가 있는데 모든 feature가 결과에 중요한 영향을 끼치는 것은 아니다. 따라서 가장 중요한 feature 몇 개 ..

CNN이란? CNN은 Convolution Neural Network의 약자이다. 말그대로 Convolution 작업을 수행하는 Neural Network라는 뜻이다. CNN은 이미지를 분석하기 위한 패턴을 찾는데 유용한 알고리즘이고 이미지를 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류한다. CNN은 기존에 image 인식에 사용하던 FCNN(Fully Connected Neural Network)이 가지고 있는 한계를 개선하기 위해 개발되었다. FCNN FCNN은 input image를 픽셀의 행으로 직렬화 한 후, 이것을 입력 신호로 주는 방식으로 동작한다. 이러한 방식은 직렬화를 수행하는 과정에서 데이터의 형상이 무시된다는 문제점이 있다. 픽셀은 주변 픽셀과 관련이 있는데 fully connected..

Train Data 모델을 학습시키기 위한 Data Train data를 이용해 각기 다른 모델을 서로 다른 epoch로 학습시킨다 (epoch : 전체 Data set에 대해 한 번 학습을 완료한 상태) 모델을 학습하는 데에는 Train data만 사용한다 Validation Data 학습이 이미 완료된 모델을 검증하기 위한 Data 모델을 학습시키지 않는다 학습시키지는 않지만 학습에 관여한다 Test Data 학습과 검증이 완료된 모델의 성능을 평가하기 위한 Data 학습에 전혀 관여하지 않고 최종 성능을 평가하기 위해 쓰인다 Validation Data의 역할 그림에서 우측으로 갈 수록 epoch를 늘려가면서 train data를 학습시키는 과정이다. 가운데 그림은 train data 뿐 아니라 일..

기존에 face_recognition 라이브러리를 사용하여 얼굴을 찾아내고 블러처리해서 비식별화 시키는코드가 있었는데 손이 얼굴에 아주 조금만 겹쳐도 얼굴을 인식하지 못해 비식별화가 풀리는 문제점이 있었다. 이 문제점을 보완해보는것이 저번주 일과였다... 일단 caffemodel을 이용하였는데 원래는 얼굴을 학습시켜서 face recognition까지 가능한듯 하다. 하지만 이 얼굴이 누구얼굴인가는 아직 중요하지 않으므로 패스... from imutils.video import VideoStream from imutils.video import FPS import numpy as np import imutils import time import cv2 import os 필요한 친구들 import~ pro..