딥러닝12 [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. [ 환경방사선 예측 프로그램 ] 3. LSTM 모델 활용하여 예측하기 오늘은 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용하여 선량률(nSv/h)을 예측하는 프로그램을 만들어볼 것입니다. LSTM은 RNN(Recurrent Neural Network)의 일종으로, 시계열 데이터를 처리할 때 유용합니다. 이 모델은 과거의 데이터를 바탕으로 미래 값을 예측하는 데 사용되므로 이전 날짜들의 데이터가 필요합니다. 1. 필요한 라이브러리 import import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential import tensorflow as tf from keras.layers import Dense, .. 2023. 3. 8. [AI] 간단한 RNN 모델로 노래 가사 예측하기 안녕하세요! 오늘은 노래 가사를 데이터로 사용하여, 특정 단어가 주어졌을 때 다음 단어로 어떤 게 나올지 예측해보는 프로그램을 실습하겠습니다! 먼저, 필요한 라이브러리를 불러옵니다. import numpy as np from tensorflow.keras.layers import Embedding, Flatten, Dense, LSTM, SimpleRNN from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.preprocessing.text import one_hot from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from tensorflow.keras.preproc.. 2022. 12. 18. [AI] Fashion Mnist 데이터셋을 사용한 CNN 저번 글에서는 Fashion Mnist를 사용하여 이미지의 라벨을 추론하는 실습을 했었는데요 2022.12.17 - [AI, 빅데이터/AI] - [AI] Fashion Mnist 데이터셋으로 이미지 분류하기 [AI] Fashion Mnist 데이터셋으로 이미지 분류하기 안녕하세요! 오늘은 교과서처럼 사용되는 데이터셋중 하나인 Fasion MNIST 데이터셋으로 이미지를 분류해볼 예정입니다. 데이터셋에 대한 자세한 내용은 캐글에서 확인하시길 바랍니다. Fashion MNIST foxyprogramming.tistory.com CNN을 하기 전까지의 과정에 대한 내용은 위의 글에서와 마찬가지로 진행합니다. 라이브러리는 추가할 부분이 있습니다. CNN 모델 구성할 때 필요한 라이브러리를 추가합니다. impor.. 2022. 12. 18. 이전 1 2 3 다음
