1. 딥러닝에서의 블랙박스 * 블랙박스란 기능을 알지만 작동 원리를 알 수 없는 시스템을 의미함 ex) 고양이/강아지를 분류하는 딥러닝 모델을 만들었다고 했을 때 -> 이미지를 고양이로 잘 분류했지만 어떤 특징을 보고 분류했을까? -> 어떠한 근거로 결과가 도출되었는지 알 수 없다. 2. CAM (Class Avtivation Map) * CAM은 딥러닝 모델에서 이미지의 어떤 특징을 강조했는지 알려주는 시각화 알고리즘 - CNN에서는 Convolution 레이어를 통해 특징을 추출하고, 마지막층에서는 Fully-Connected를 수행해서 분류를 한다. - CAM은 Fully-Connected가 아닌 Global Average Pooling을 사용한다 [CAM(Class Avtivation Map)을 ..

[Face 생성 모델 만들기] 목표 GAN을 이용해 Face 생성 모델 만들기 데이터셋 * PubFig83 데이터셋 - 유명인 83명에 대한 10000개 가량의 이미지로 구성 https://vision.seas.harvard.edu/pubfig83/ PubFig83 PubFig83: A resource for studying face recognition in personal photo collections This is a downloadable dataset of 8300 cropped facial images, made up of 100 images for each of 83 public figures. It was derived from the list of URLs compiled by Neer..

https://situdy.tistory.com/90 [Computer Vision] GAN (Generative adversarial network) [ GAN (Generative adversarial network) ] 1. GAN? * GAN은 이미지 생성에 주로 사용 하는 딥러닝 모델이다. - CNN은 데이터셋이 어떤 클래스인지 분류하는 문제에서 주로 사용한다면, GAN은 데이터셋과 유사한 situdy.tistory.com 목표 CIFAR-10 데이터셋 기반 새로운 이미지 생성 모델 만들기 (GAN) 데이터셋 * CIFAR-10 - 10가지 객체가 포함되어있는 이미지 데이터셋 💻 실습 * 라이브러리 import import os import numpy as np import math import..

[ GAN (Generative adversarial network) ] 1. GAN? * GAN은 이미지 생성에 주로 사용 하는 딥러닝 모델이다. - CNN은 데이터셋이 어떤 클래스인지 분류하는 문제에서 주로 사용한다면, GAN은 데이터셋과 유사한 이미지를 생성하는 모델 [위조 지폐 vs 진짜 지폐] - GAN의 이미지 생성 원리를 '위조 지폐' vs '진짜 지폐' 로 비유하여 설명할 수 있음 1) 생성자(위조지폐범)는 진짜 지폐와 헷갈릴만한 위조지폐를 만든다. 2) 판별자(경찰)은 생성자가 만든 지폐가 진짜인지 가짜인지 구분하려고 한다. 3) 생성자와 판별자는 적대적 관계 => 생성자는 가짜를 계속 생성해내고, 판별자는 진위여부를 계속하여 구분함 2. GAN의 특징 - 생성가능한 적대적 신경망 - 생..

[Food Object Detection] 목표 YOLOv8n 을 사용하여 10개의 Food 클래스를 실시간으로 Object Detection 해보기 데이터셋 - COCO dataset 중 val2017 사용 https://situdy.tistory.com/87 [Computer Vision] COCO 데이터셋 COCO Dataset https://cocodataset.org/#home COCO - Common 클래스 ['banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot', 'hot dog', 'pizza', 'donut', 'cake'] 개발 환경 * Colab 💻 실습 * 데이터 - 데이터셋 다운로드 - COCO dataset의 val2017만..

[교통 수단 Object Detection] 목표 YOLOv8n 을 사용하여 8개의 클래스 교통수단 Object Detection 카테고리 -bicycle - car - motorcycle - airplane - bus - train - truck - boat 데이터셋 - COCO dataset 중 val2017 사용 https://situdy.tistory.com/87 [Computer Vision] COCO 데이터셋 COCO Dataset https://cocodataset.org/#home COCO - Common Objects in Context cocodataset.org COCO 데이터셋은 객체 인식과 분할을 위한 대규모 데이터셋 중 하나로 널리 사용되고 있는 데이터셋 중 하나다. 약 33만 ..

COCO Dataset https://cocodataset.org/#home COCO - Common Objects in Context cocodataset.org COCO 데이터셋은 객체 인식과 분할을 위한 대규모 데이터셋 중 하나로 널리 사용되고 있는 데이터셋 중 하나다. 약 33만 개의 이미지, 약 80개의 객체 클래스 , 91개의 stuff 클래스 (객체가 아닌 배경같은 것) Dataset download - train / val/ test 이미지, annotation 파일 Dataset 객체 클래스 - 2017 버전 - 90개의 클래스 person, bicycle, car, motorcycle, airplane, bus, train, truck, boat, traffic light, fire h..

[뇌종양 판단 이진 분류 모델] 데이터셋 https://www.kaggle.com/datasets/masoudnickparvar/brain-tumor-mri-dataset Brain Tumor MRI Dataset A dataset for classify brain tumors www.kaggle.com - 신경교종(glioma) / 뇌수막종(meningioma ) / 뇌하수체종양(pituitary) / 종양 없음(no tumor) 4가지 클래스로 이루어진 뇌 MRI 데이터셋을 이용 - 본 문제에서는 3개의 종양 클래스를 묶어 (신경교종 + 뇌수막종 + 뇌하수체종양)=> 양성 뇌종양 종양 없음=> 음성 뇌종양 데이터셋 구조 tumor ├─Training │ ├─glioma : 1321 files │ ├─..