기억의 기록(나의 기기)

[Computer Vision] Dice, Jaccard Index 정의 및 차이점안녕하세요, 데이터과학 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 이전에 Semantic Segmentation 논문 리뷰에서 나왔던 평가 지표인 Dice, Jaccard Index에 대해 이야기해 보겠습니다. 이런 분할 태스크에 정말 많이 사용되는 지표임과 동시에 두 개념이 매우 유사하기에 차이점을 확실히 정리해 두는 것이 필요할 것 같아 블로깅하게 되었습니다. # 어디에 사용하는데?우선, Metrics를 공부하기 이전에 어디에 사용되는지를 알아야 적용할 수 있겠죠. Dice, Jaccard Index는 Object Detection, Semantic Segmentation, .. 등 이미지 내에서 특정 영역의 위치를 예측 혹은 ..

[Sparse Coding 기법] - 쉬운 설명안녕하세요, 데이터과학을 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 다음 포스팅을 위한 사전 학습? 차원에서 Sparse Coding에 대한 설명을 해보려 합니다.다음 포스팅은 SRCNN에 대한 논문 리뷰인데, SRCNN이 Sparse Coding을 베이스로 구현되었기 때문에 다음 리뷰를 읽으시는 분들에 편의를 위해 Sparse Coding 기법부터 설명해 보겠습니다. *이 글에 포함된 내용은 논문과 블로그, AI ChatBot 등을 활용하여 얻은 지식들을 제가 이해한 대로 적은 것이므로, 틀린 해석이 포함되어 있을 수 있습니다. 만약, 틀린 부분이 있다면 댓글로 남겨주세요!* 참고 논문: https://www.sciencedirect.com/science/artic..

Data Preprocessing - Duplicate Cleaner 사용법안녕하세요, 데이터 과학 전공 중인 황경하입니다.오늘은 개인 프로젝트를 진행하면서 데이터 수집 과정에서 사용한 Duplicate Cleaner를 소개해보겠습니다. Duplicate Cleaner 설명Duplicate Cleaner는 한국어로 번역하면 중복 제거기입니다. (Duplicate: 중복, Cleaner: 제거기)말 그대로, 이미지 데이터나 문서 등의 파일들의 중복 여부를 확인해 주고 유사하거나 똑같은 파일을 그룹별로 묶어주어 한눈에 볼 수 있도록 해줍니다. 그리고 중복된 문서를 체크하여 삭제하는 기능도 지원합니다! (삭제된 파일은 휴지통에 저장되기 때문에 복구도 가능합니다.) 저는 이 프로그램을 데이터셋을 생성하는 논문을..

ResNet - 설명과 함수형 API 구현안녕하세요, 데이터과학을 전공하고 있는 황경하입니다.오늘은 ResNet에 대한 이야기를 해보려 합니다. 이전 포스팅에 VGG16에 대한 이야기를 다뤘었는데, 최근에 이런 pretrained model들에 대해 공부하고 있어서 ResNet도 설명해 보겠습니다. 바로 가시죠!코드: https://colab.research.google.com/drive/1vOegGrsifZbSzOH_wZvPWbER-bbjAFMW?usp=sharing Google Colab NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com ResNet?ResNet이라는 단어 자체가 생소하신 분들도 계실 것 같습니다. ResNe..

VGG16 - transfer learning, fine-tuning 안녕하세요, 데이터과학을 공부하고 있는 황경하입니다.오늘은 pretrained model 그중 VGG16 모델을 이용한 transfer learning, fine-tuning을 공부해보려 합니다.Google Colab 환경에서 작업하였습니다. 바로 가시죠! 코드: https://colab.research.google.com/drive/18ulYxLmpESpf-MDvvGIfBXVkDxR05Ih4?usp=sharing [VGG16] 예제를 통한 transfer learning, fine-tuning 설명Colab notebookcolab.research.google.com VGG16?VGG16은 2014년 ILSVRC대회에서 준우승을 한 ..

Data Augmentation안녕하세요, 데이터 과학을 공부하고 있는 황경하입니다.오늘은 이전 포스팅에서 강아지, 고양이, MNIST 이미지를 증강하는 기법을 설명하였는데요. 글이 길어질 것 같아 그 효과를 설명하지 못했었습니다. 그래서 오늘은 데이터 증강 효과를 예제를 통해 보여드리겠습니다.이번에도 Google Colab 환경에서 작업하였습니다.코드: https://colab.research.google.com/drive/1lZdegtB7uyrTXlzVxLr8dXl38yC_1bYl?usp=sharing [Data Augmentation] 강아지, 고양이, MNIST 예시를 통한 설명Colab notebookcolab.research.google.comWithout Data Augmentation La..

Data Augmentation 안녕하세요, 데이터과학 공부하고 있는 황경하입니다.오늘은 데이터 증강 기법을 이용한 강아지, 고양이 분류 문제를 다뤄보겠습니다.코드: https://colab.research.google.com/drive/1lZdegtB7uyrTXlzVxLr8dXl38yC_1bYl?usp=sharing [Data Augmentation] 강아지, 고양이, MNIST 예시를 통한 설명Colab notebookcolab.research.google.com 서론 몇 년 전까지만 해도 강아지와 고양이를 분류하는 문제는 인공지능 분야에서 매우 어려운 일이었습니다. 왜냐하면, 강아지와 고양이를 구분하는 유일한 특징이 없을뿐더러, 있다고 하더라도 모든 견종에 포함되는 것은 아니기 때문이죠. 예를 들어..