Concept 지난 포스팅에 이은 라이다 데이터 전처리 기법 #4 , PCD Voxcelization 알고리즘 입니다. 3차원 희소 데이터 특성을 가지는 라이다 PCD는 채널 수에 따라 다르지만, 10,000 ~ 1,000,000 개 이상의 데이..
Concept 컴퓨터 비전 분야에서 응용되는 대표적인 딥러닝 기술은 객체 탐지(Object Detection)입니다. 객체 탐지는 Faster-RCNN, SDD, YOLO 등이 제안되면서 최근 객체 탐지 기술은 꽤 높은 수준으로 상향 평준화..
Concept softmax / cross entropy 를 이용한 신경망 분류기 학습에는 일반적으로 One-Hot Encoding (원-핫 인코딩)된 라벨 데이터를 많이 활용합니다. 텐서플로우는 쉽게 라벨 생성을 위한 함수를 제공하고 있습..
Concept 컴퓨터 비전 기반 딥러닝 기술의 성장과 함께 객체 추적(Tracking) 알고리즘이 발전하고 있습니다. 특히, 객체 탐지 성능이 좋아지며 최근에는 단일 객체가 아닌, 다중 객체 추적 (MOT : Multi - Object..
Concept 이번 포스팅은 pyqt 기반 GUI 프로그램에서 활용 가능한 URL 링크 버튼 만들기 입니다. URL 링크는 webbrowser 라이브러리를 QtButton과 연동하여 웹 페이지 링크를 실행하는 방식으로 구현됩니다. Sourc..
Concept 사실 저는 학+석사 시절, 매트랩을 품에 안고 살았기때문에 한글보다 매트랩 문법 읽는게 편했습니다.? 그러다보니 아직까지도 데이터를 확인하고 분석하는데 매트랩을 자주 이용하는 편입니다. 데이터를..
Concept 이번 포스트는 CVPR2019 AVA Challenge 행동 인식 분야에서 혁신적이고 뛰어난 성능으로 1등을 차지한 SlowFast Network의 오픈소스 코드 구현입니다. 비즈니스에서 페이스북이 최고다를 논하지는 않지만..
Concept [2021-01-31] 2020년 9월 출시한 RTX 3000 시리즈는 공식적으로 CUDA 11 버전 이상을 지원하고 있습니다. 이에 맞는 텐서플로우 설치가 아직까지 안정화 문제인지 최적화되지 않은 상황입니다. 저는 Nigh..
Geforce RTX 3000 Series PC 게임을 좋아하시거나 하이앤드 PC 환경을 구축하시는 분들에겐 작년 하반기부터 지금까지 현재 진행형으로 뜨거운 시장이 있습니다. 바로 그래픽 카드 시장이죠. Nivida에서 출시한..
Jetson Nano 젯슨 나노는 NVIDIA에서 제작한 딥러닝용 보드로 GPU 연산이 가능한 프로세서를 탑재하여 CUDA를 활용한 이미지 프로세싱과 딥러닝 연산이 가능합니다. 가격 또한 저렴?하여 다양한 산업용 시스템 구..
개발자용 코딩 폰트 D2 Coding 이번 포스트는 매트랩에 D2 Coding 개발자 폰트를 적용하는 방법입니다. 일반적인 폰트에서 i, l, 1 등은 직관적으로 구별하기가 쉽지 않지만, 개발자용 폰트를 사용하게 되면 구분..
매트랩 코딩 테마 코딩이 이루어지는 공간은 장시간동안 집중해서 보는 공간이므로, 눈의 피로도가 낮고 가독성이 높은 글자 폰트를 사용하는것이 좋습니다. 따라서, Visual Studio나 Spyder, Pycharm 등의 IDE에..
1. Cmake 다운로드 cmake download를 검색하여 다운로드 사이트로 이동합니다. (링크 : https://cmake.org/download/) Download | CMake Current development distribution Each night binaries are created as p..
Download Link deep-eye.tistory.com/32 [Python] 스터디 윗미 타이머 프로그램 Study With DI With DI ver - 1.0.0 스터디윗미 방송이나 PC 환경에서 공부하시는 분들을 위한 타이머 프로그램 위드디(with DI)입..
Concept 이번 포스팅의 주제는 라이다 데이터 전처리 기법 #3, 변환 행렬 (Transformation matrix)를 이용한 라이다 PCD 변환입니다. 지상에서 수집되는 라이다는 수집되는 장치 또는 위치에 고정된 형태로 시스템..
인공지능 학습용 데이터 활용 아이디어 공모전 안녕하세요 딥 아이입니다. 팀원과 함께 올해 새로운 비즈니스 모델 발굴을 위해 다양한 아이디어를 검토 중, 인공지능 학습용 데이터 활용 아이디어 공모전이..
Concept 프로그래밍을 구현하다 보면 다양한 라이브러리, 함수, 패키지를 다운로드하게 됩니다. 이 과정이 쌓이고 쌓이다 보면 충돌이 발생하거나 특정 프로그램 구현에 필요한 패키지가 무엇인지 구분하기 어렵게..
Concept 지난 포스팅에 이은 라이다 데이터 전처리 기법 #2, PCD Segmentation 알고리즘입니다. 일반적인 라이다는 360도 전 구간에서 데이터를 수집합니다. 모든 데이터가 필요하기도 하지만, 측면이나 후면에 부..
1. Concept 파이썬의 GUI 라이브러리 중 하나인 PyQt를 이용한 GUI 프로그램 구현입니다. QT-Designer를 통해 UI를 만든 다음 Python 코드로 쉽게 연동해보도록 하겠습니다. 2. SourceCode 1. 가상 환경 구축 및 S..
1. Concept PyQt로 UI를 구성하다 보면 제목 표시줄 (Title Header)가 없는 위젯을 만드는 경우가 있습니다. 이때 생성된 위젯은 제목 표시줄이 없다면 일반적으로 이동이나 크기 변경이 불가능합니다. [mousePres..
이미지 분류 알고리즘 평가에 활용되는 기본적인 데이터셋은 용량이 크지 않아 그때그때 코드로 불러 활용하기 편합니다. 텐서 플로우나 Keras가 설치되어있다면 쉽게 작업 환경으로 불러올 수 있습니다. 텐서 플..
1. Concept 지난 포스팅에 이어, 이번 포스팅에서는 특정한 객체를 집중적으로 분류하기 위해 사전 학습된 신경망 모델을 기반으로 가장 기초적인 방법을 통해 미세 학습 (Find-Tuning)을 구현해보록 하겠습니다...
이젠 Imagenet의 방대한 데이터로 사전 학습된 신경망 모델만으로도 충분한 분류 성능을 기대할 수 있게 되었습니다. 물론, 특정한 객체를 집중적으로 분류하기 위해서는 추가 데이터를 통한 미세 학습이 (Find-Tu..
한동안 라이다 (LiDAR) 센서 관련 프로젝트를 하면서 PCD(Point Cloud Data) 데이터 분석 업무를 진행했었습니다. 관련 자료가 많이 없다보니 많이 힘들었었던 기억이납니다. PCD는 희소 데이터 특성을 갖는 3차원..
Concept DBSCAN (Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 비선형 클러스터의 군집이나 다양한 크기를 갖는 공간 데이터를 보다 효과적으로 군집하기 위해 이웃한 개체와의 밀도를 계산하..
MNIST DATASET MNIST 데이터셋은 머신러닝을 입문하는 분들이 처음 접하게 되는 데이터 중 하나입니다. 28 x 28 해상도를 가지는 흑백 이미지로 구성되어있지만, 영상 처리 알고리즘 이외 K-Measn, PCA, RNN 등 다..
NVIDIA JETSON AGX 진행중인 프로젝트의 시제품 개발을 위해 Jetson AGX Xavier 모듈과 케리어보드를 구입했습니다. Jetson AGX 개발자 키트의 경우 작년부터 잘 사용하고 있었지만, 보다 최적화된 시스템 구축을..
[2020-12-01] 구글 애드센스 심사 승인 안녕하세요. 딥아이입니다. 학술 정보나 딥러닝 프로그래밍 관련 자료를 정리하고 공유하기 위해 블로그를 개설한 지 반년이 되어갑니다. 그동안 이런저런 핑계로 방치해두..
With DI ver - 0.9.0 스터디윗미 방송이나 PC 환경에서 공부하시는 분들을 위한 타이머 프로그램 위드디(with DI)입니다. 가끔 유튜브에서 코딩 방송하고 있는데 좀 더 저에게 필요한 기능만 구성하고 싶어서 만들..
이미지나 영상에서 객체를 지능적으로 찾기 위해 제안된 객체 탐지 알고리즘은 RCNN 계열과 더불어 SDD와 YOLO 등 다양한 기법으로 파생되고 있습니다. 하지만 아직까지 실제 현업 application 단계에서의 실용성..
파이썬에서 GUI 작업으로 활용되는 QT에서는 리소스 파일을 통해 이미지 파일을 관리할 수 있습니다. 리소스 파일 qrc을 생성하고 py로 변환하여 메인 코드에 import하는 과정으로 조금 복잡합니다. 저는 이상하게..
이번 포스팅은 매트랩에서 동적 이미지 GIF 파일을 생성하는 방법을 소개하겠습니다. 매트랩에서 Figure 창을 스캔해서 저장하는 방식이며 함수 형태로 저장해두면, 그때그때 세미나나 평가 결과 등의 첨부자료로..
1986년 역전파 알고리즘 (Backpropagation)의 개념이 도입되면서 Machine Learning이 다시 주목받게 되었습니다. 기존 단층 신경망으로는 해결할 수 없었던 비선형 문제 해결이 가능한 다층 신경망은 현재 응용되..
클러스터링은 사용되는 분야와 데이터 특징에 따라 정말 다양하게 응용되고 있습니다. 하지만, 기본적인 '군집'의 메커니즘은 모두 동일하기 때문에 논문에서 아이디어를 제안하면서 사용되는 데이터는 그림 1과..
프로그래밍을 하다 보면 여러 가지 이유로 알고리즘 연산 시간을 측정하게 되는 경우가 발생하게 됩니다. 파이썬에서는 보통 time이나 timeit 모듈을 통해 측정하고 있습니다. 복잡한 코딩을 요구하지는 않지만,..
1967년 처음 제안된 K-Means 클러스터링 (K-평균 군집화)은 군집화 알고리즘의 시작을 알린 데이터 마이닝 기법입니다. 파티션을 분리하는 기법 (Partitioning) 으로 분류되는 K-means 는 사전에 부여된 클러스터..
GUI 기반 프로그램에서는 직관적이고 편리한 UI/UX 구성도 중요하지만, 프로그램에서 특정 액션이 발생할 때 사용자에게 지금 어떤 '상황'인지 알려주는 상호작용 역시 매우 중요합니다. 예를 들어, 버튼 클릭은..
소형 임베디드 AI 시스템의 혁신적인 Jetson 시리즈는 리눅스를 기반으로 구동되지만, aarch64 아키텍터로 설계되어 일부 패키지를 이용하는데 불편한점이 있었습니다. 제가 처음 Jetson으로 프로젝트를 진행했을..
Nvidia의 Jetson는 소형 임베디드 AI 시스템의 혁신적인 시리즈입니다. CUDA 프로세서와 라이브러리가 최적화되어 다양한 AI 솔루션으로 활용가능한 장점이 있습니다. 다만, 일반적인 리눅스 환경이 아닌, aarch64..
컴퓨터 비전 기반 딥러닝 알고리즘의 핵심이 되는 CNN(Convolutional Neural Networks)의 연산은 기본적으로 CPU나 GPU 모두에서 가능하지만, 연산 프로세서의 메커니즘 차이로 인해 효율성에서는 큰 차이를 보이..
Deep-i Inc. Jongwon Kim & JinSoo Kim www.deep-i.net [email protected] Interests Computer Vision Object Detection & Tracking Action Recognition Sensor Fusion Adaptive Signal Processing Data..
과거 얼굴인식은 첩보영화나 CSI와 같은 드라마에서 범죄자를 찾는데 활용되는 신기술로 인식되었으나, 머신러닝과 하드웨어의 발전으로 이젠 일상에서 쉽게 접할 수 있게 되었습니다. 현재 얼굴인식 기술은 크게..
프로그램을 개발하다보면 환경이나 사용자에 따른 설정값이 필요한 경우가 있습니다. 이러한 설정값을 매번 변수로 설정하고 불러오게 된다면, 불편함이 따르게되고 다양한 환경설정에 어려움이 생기게됩니다. 쉽..
1986년 역전파 알고리즘 (Backpropagation)의 개념이 도입되면서 Machine Learning이 다시 주목받게 되었습니다. 기존 단층 신경망으로는 해결할 수 없었던 비선형 문제 해결이 가능한 다층 신경망은 현재 응용되..
연속된 이미지나 비디오 파일을 다룰때 영상 처리 알고리즘이 추가되면 연산으로 인해 프레임 드롭이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 화면을 3D 렌더링으로 표현하는 게임의 경우 연산량이 많아지는 구간이..
신경망 학습 모델의 특징맵은 (Feature Map) 단순 분류문제 이외에도 그림 1과 같이 RNN, LSTM, Tracking과 같은 다양한 알고리즘에서 매우 높은 빈도로 활용되고 있습니다. 특히 제가 요즘 주목하고 있는 RE-ID(R..
PyQt5를 이용한 마우스로 직선 그리기 python의 PyQt을 이용하여 일반적인 그림판과 같이 다양한 도형체를 그릴수 있습니다. 이러한 작업이 프로그램에 녹아들어 유저 인터페이스와 연결되기 위해서는 그림 1과 같..
데이터 라벨링은 데이터를 가공하는 1차 작업입니다. 아기에게 말을 가르칠 때 사물의 사진을 보며 이름을 하나씩 알려주는 것처럼 AI 모델이 학습할 데이터에 '이것은 사람' '이것은 자동차' '이것은 강아지' 이..
현재 딥러닝 객체 인식 분야에서는 학습과 평가 실험을 위한 다양한 데이터셋이 존재합니다. 대표적으로 COCO (Common Objects in Context), KITTI Vision Benchmark Suite 등의 대규모 데이터가 있지만, 실제 시..
텐서플로우 설치 포스팅에 이어 사전 학습된 VGG 모델을 활용하는 방법을 살펴보겠습니다. VGG Network는 2014년 이미지넷 인식 학술대회에서 2등을 한 신경망 구조입니다. 본격적으로 층이 깊어지기 시작한 초기..
매트랩은 다양한 분야에서 분석하거 설계하는데 활용되고 있습니다. 직관적으로 데이터를 확인할 수 있어 데이터분석 입문으로 시작해도 좋다 생각합니다. 특히, 논문에 사용될 그래프를 도시화하는데 정말 쉽습니..
2019년 말, 텐서플로우 2.0 버전이 배포되면서 머신러닝 분야에서 텐서플로우의 열기는 더욱 더 뜨거워졌습니다. 새로워진 텐서플로우 설치를 시작으로 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 이미지 분류기,..
연속된 이미지나 비디오 파일을 다룰때 재생되는 프레임의 속도를 조절해야하는 Task가 발생하게 됩니다. 특히, 실시간으로 이미지 프로세싱을 하게 될 경우, 모든 프레임에 알고리즘을 적용하게 되면 연산으로 인..
Window 아나콘다 가상 환경을 활용하여 YOLO Object Detection을 구동해보았습니다. 일반적으로 쓰이는 프레임워크 Darknet이 아닌OpenCV 내장 함수를 이용하였기에 복잡한 설치나 환경 설정이 필요하지 않습니다..
안드로이드 라이브러리를 이용한 꺽은선 그래프 그리기 프로젝트로 안드로이드 환경에서 간단한 기계학습 알고리즘을 구현하고 있습니다. 반복 학습을 하며 오차가 감소하는지 실시간으로 그래프로 활용하기 위해..
Window 10 환경에서 아나콘다 가상 환경을 활용하여 MASK R-CNN을 구동해보았습니다. 기존 공개된 소스를 기반으로 하되, 프로젝트에 맞게 실시간 구동이 가능하게 일부 수정 하였습니다. CPU와 GPU 환경에서 모..
윈도우 콘다 환경에서 Faster R-CNN 모델 데모 구현을 위해 설치한 tensorflow_hub 모듈에서 발생한 에러 정확한 원인은 모르지만 다운그레이드 이후 문제 해결 pip install tensorflow_hub==0.2