CS/AI | CV (43) 썸네일형 리스트형 실시간 얼굴 감정 인식 #1 결국 이 프젝을 하게 되는구나ㅇㅡㅇ 얼굴 감정 인식의 주요 방법 1. 카메라 기반 기술 -이미지 입력 -딥러닝 모델 -인식 문제 화남은 명백히 인식 가능하지만 그 상황에 내가 완전히 화나지 않았을 수도 있고 만약 화나있다고 해도 얼마나 화가나있는지 그 감정의 깊이까지는 확실히 인식 불가 -> 바이오 시그널 활용 intensity 활용해 얼마나 화가나있는지 분석 가능 2. 바이오 시그널 | 신체 반응 이용 심작박동수 등 1번 카메라 기반 기술로 진행 7개의 감정 0: 화남 1: 역겨움 2: 공포 3: 행복함 4: 슬픔 5: 놀람 6: 무표정 데이터셋 FER 2013 - Kaggle 물론 흰 배경에 아무 노이즈가 없는 사진을 이용하면 잘 인식되겠지만 현실에서는 그런 상황이 잘 없기 때문에 우리가 활용할 데이.. 이미지 합성 인공지능 #4 배경만 grayscale 적용하기 배경만 blur 적용하기 내 사심 채우는 데 희생된 다음 예시들.. 손짱 사진 업로드 ㅎㅡㅎ 정말 픽셀단위 분류 잘 된당 'ㅅ' 배경이 될 사진도 업로드! 근데 사실 사심채우기도 있지만 노트북에 저장되어 있는 사진으로 돌려쓰는 중... 흥짱은 사람이기 때문에 컬러 팔레트에서 15번 person 전경 테두리 가우시안 블러해서 좀 더 자연스럽게 데려옵니다.. 전경 배경 분리쓰 전경 배경 그대로 더해주기! 헤헤 신난다 손짱 실제로 가까이서 보고싶어,........... 유명한 사람이 될게@@@@@ 끝! 이미지 합성 인공지능 #3 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate... 해결하려는 중 .. ...해야지 뭐 [파이토치] 오류 해결 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate... 윈도우10 환경에서 pytorch bert colab 코드를 jupyter notebook 에서 실행했을 때 오류발생 RuntimeErro... blog.naver.com 위 블로그의 해결방법 1) 적용해 봄 해결방법 3)도 적용해 봄.. train, test input tensor에 .to(torch.int64) 붙여주면 된다고 하는데 내가 붙여준 자리가 맞는진 모르겠다 'ㅅ' RuntimeError: CUDA out of memory. Tried t.. 이미지 합성 인공지능 #2 필요한 라이브러리들을 import 해준다 처음에 모델을 그냥 정의해줬더니 안되길래 (당연히......될 리가 있나) torchVision model page에서 사용하려고 하는 deeplabv3_resnet101 봐도 어떻게 하는지 소스봐도 모르겠길래 Transfer Learning for Segmentation Using DeepLabv3 in PyTorch Learn how to perform road crack detection from just 118 images! towardsdatascience.com 여기저기 찾아보다가 위 페이지에서 힌트 발견! 소스도 넣어줘야 하는 거구나..? 나중에 인식되는 게 뭔지 편리하게 판별하기 위해서 컬러 팔레트 생성해준다 로컬 컴퓨터의 이미지 colab에 올려 .. 이미지 합성 인공지능 #1 이번 학기 Lab에서는 머신러닝 맛보기를 주제로 프젝 진행하기로 했다 제대로 할 줄 몰라도 일단 부딪혀보고 좌절도 해보고 울어도 보고 ~~~의 루트를 가기로 했다 'ㅅ' 다음은 간략히 정리한 자료들 PyTorch? PyTorch : GPU 성능 사용하는 Python 기반의 딥러닝 프레임워크이자 과학 컴퓨팅 패키지 Tensor : n차원 배열 신경망 구축, 훈련하는데 궁극적으로 사용되는 데이터 구조 -> 딥러닝, 신경망에 매우 중요 PyTorch와 Tensor 객체는 Numpy n차원 배열 객체에서 생성됨 -> PyTorch는 데이터 사이언스 스택과 원활하게 통합됨(Numpy와 흡사) PyTorch 사용 이유 사용하기 쉬운 API 개발 Python 지원(과학 컴퓨팅 라이브러리 등) 수.. 선형 분류 @Binary Label Encoding -> "0" or "1" 고양이 or not 고양이 같은 범주형(비정형) 데이터들은 반드시 인코딩 되어야 함(0 or 1) 정답 Y는 0과 1로만 구분할 수 있다고 가정 정답을 구하는 데 있어서 모델이 적합하지 않을 수 있음 1보다 크거나 0보다 작거나,,,, -> 가설 재설정 H(x) = Wx + b H 값을 0에서 1 사이로 제한 거는 방법? -> 시그모이드 함수(0과 1 사이로 모든 값을 바운드 시킬 수 있음) Z = WX 에서 Z 값을 0 < Z < 1 0 에서 1 사이로 바운드 시키기 sigmod 함수 덕분에 H(x)가 바운드됨 Cost function에 적용 기존 선형회귀 cost function에 적용하면 local minima(지역 극소점)에 빠짐 .. 머신러닝 프로젝트 계획 개괄적 진행 단계 1. 문제 정의 - 어떤 문제를 해결하고 싶은지 분류 / 회귀 / 예측 / 이상값 감지 / 그룹화 / 강화학습 2. 데이터 수집(공개 데이터 활용, 자체 데이터 수집) 3. 데이터 전처리 - 데이터 형식 맞추기(날짜, 금액 등) - 비어있는 값 채우기(근사값, 평균값 등으로 대체, 수치형이 아닌 경우에는 최빈값으로 대체) 4. 연관 데이터 추가 => 훈련데이터 훈련데이터를 이용해 머신러닝 모델 학습 -> 실전 활용 *훈련데이터 최적화되는 것과 실전 일반화 모두를 생각해야 함 *데이터의 양보다는 질! 질이 괜찮다 싶으면 양 추가하는 식으로 진행 5. 알고리즘 선택 6. 모델 학습 (학습용 데이터 + 알고리즘 = 모델) 7. 모델 평가 (언더피팅 / 오버피팅 / 모델 용량 / 평가 지표) .. 선형 회귀 2, Colab 실습 너무 길어서 수식 쓰기 어려울 때 matrix 도입 뒤에 있는 상수는 문제 쉽게 풀기 위해 제외하고 진행 스칼라 곱은 동일한 결과값 가짐(순서 바뀌어도 ㄱㅊ) WX와 XW 동일한 표현 Theory H(x) = Wx + b Implementation H(X) = XW @pytorch -Torch 라는 딥러닝/머신러닝 라이브러리에 해당 -> python으로 사용할 수 있도록 warpping한 언어 -Torch라는 언어 사용해서 프로그래밍 해야하지만 python 으로도 가능 linear_regression.py # -*- coding: utf-8 -*- """linear_regression.ipynb Automatically generated by Colaboratory. You can check the ip.. PREV 1 2 3 4 5 6 NEXT
