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[AI] R-CNN 내용 정리 Object Detection 컴퓨터 비전과 이미지 처리 분야에서, Object Detection은 디지털 이미지와 비디오에서 특정한 계열의 Semantic Instance를 자동으로 감지하는 기술입니다. 이미지 내에서 사물의 위치와 클래스를 정확하게 찾는 작업을 포함하며, 그 중에서도 얼굴 검출, 보행자 검출과 같은 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 물체에 대해 어떠한 물체인지 클래스를 분류하는 문제와, 그 물체가 어디 있는지 Bounding Box를 통해 위치 정보를 나타내는 Localization 문제를 포함하고 있습니다. 크게 두 방법으로, 나눠져 있으며 1-Stage Detector, 2-Stage Detector로 구분할 수 있습니다. 1-Stage Detector : 물체의 위치를 찾.. 2023. 10. 12.
[Streamlit] Streamlit을 사용한 붓꽃 데이터 시각화 프로젝트 이 글에서는 Streamlit과 Seaborn 라이브러리를 활용하여 붓꽃(iris) 데이터를 시각화하는 방법을 소개합니다. 붓꽃 데이터 로드 및 웹 앱 구조 설정 _, col, _ = st.columns([2,6,2]) col.header('Streamlit 시각화') iris_df = sns.load_dataset('iris') 사이드바를 활용한 변수 및 옵션 선택 사용자는 사이드바에서 X 축과 Y 축 변수를 선택하며, 특정 붓꽃 유형 및 그래프의 투명도(alpha)도 설정할 수 있습니다. with st.sidebar: selectX = st.selectbox('X 변수 선택:', ['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width']) selectY.. 2023. 8. 9.
[Streamlit] Streamlit의 기초! 간단한 시각화해보기 데이터를 웹 애플리케이션에 시각화할 때, Streamlit은 간단하면서도 효과적인 기본 차트를 제공합니다. 이번 글에서는 임의의 데이터를 생성하고 Streamlit을 사용하여 다양한 차트로 시각화하는 방법을 소개합니다. 데이터 생성하기 NumPy를 활용하여 30x3 크기의 랜덤 데이터를 생성하고, 이를 pandas 데이터프레임으로 변환합니다. myData = np.random.randn(30,3) df = pd.DataFrame(data=myData, columns=['a','b','c']) 1. 선 차트(Line Chart) 데이터프레임의 각 열을 시계열 또는 순차적 데이터로 해석하여 선 차트를 그립니다. st.line_chart(df) 2. 영역 차트(Area Chart) 선 차트와 유사하나, 각 선.. 2023. 8. 9.
[Streamlit] Streamlit의 기초! 파일 올리고 내려받기 데이터 분석 및 시각화 웹 애플리케이션에서 사용자에게 특정 데이터를 다운로드할 수 있는 기능을 제공하는 것은 꽤 흔한 요구사항입니다. Streamlit은 이를 위한 간편한 st.download_button() 함수를 제공합니다. 이번 글에서는 Streamlit을 사용하여 데이터프레임을 CSV 파일로 다운로드하는 버튼을 어떻게 구현하는지 살펴보겠습니다. 파일 내려받기 간단한 예제를 위해, pandas를 사용하여 3개의 행을 갖는 데이터프레임을 생성합니다. df = pd.DataFrame(data={'Columns':[1,2,3]}) st.dataframe(df) st.download_button(label='파일 내려 받기', data=df.to_csv(), file_name='myDf.csv') 파일 업.. 2023. 8. 9.

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