유진의 코딩스토리

%pip install gradio  with를 사용하는 이유 : close를 하지 않아도 자동으로 닫힘# Gradio 라이브러리를 gr로 임포트import gradio as gr# 전체적인 Gradio 인터페이스 블록 생성# with 블록 내에서 구성 요소들을 정의할 수 있음with gr.Blocks() as demo: # view_count 상태 생성, 초깃값 1로 설정 # State는 Gradio에서 사용되는 변수로, 상태를 저장하여 인터페이스가 재실행되지 않고 유지될 수 있게 함 view_count = gr.State(1) # "+" 버튼 클릭 시 실행될 함수 정의 # view_count 값을 1 증가시키는 함수 def click_add(count): ..

Train Clustering Model 결과 데이터셋Assign Data to Clusters 결과 데이터셋 Add_Row 결과 데이터셋 Evaluate model 1번이 가장 군집이 잘되어있음

OpenCVOpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 실시간 컴퓨터 비전을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전, 이미지 처리 및 머신러닝을 위한 다양한 기능을 제공합니다. OpenCV는 C++, Python, Java 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 주로 Python에서 많이 사용됩니다.  주요 기능이미지 처리: 이미지의 필터링, 변환, 에지 검출, 색상 변환 등 다양한 이미지 처리 기능객체 인식: 얼굴, 사람, 자동차 등 특정 객체를 이미지와 비디오에서 탐지할 수 있는 기능비디오 처리: 비디오 스트림을 읽고, 처리하고, 저장할 수 있습니다. 실시간 비디오 분석과 관련된 작업을 쉽게 수행할 수 있게 해주는 기능기계 학습과 딥러닝: OpenCV에는 다..

모델 학습   학습 결과 출력 테스트 하단에 예측 결과가 출력위 암석은 Basalt일 확률 59%, Highland일 확률 40%로 예측된다.커스텀 비전으로 이미지 분류 AI 모델을 만들 때 각 이미지당 최소 5장 이상 학습시켜야 한다.이미지 분류 AI 모델은 많은 데이터로 학습시킬수록 정확하게 동작하므로 예측결과가 좋지 않은 것은 학습 이미지 데이터가 10개도 안되어 학습이 제대로 이뤄지지 않은 것으로 판단.   Custom vision을 외부에서 활용하기Azure의 Custom Vision은 Azure Portal과는 독립된 별도의 사이트에서 제공되는 서비스로 사용자가 만든 컴퓨터 비전 모델을 바로 확인할 수 있는 UI를 제공한다.REST API 호출을 통해서 사용자가 만든 Custom Vision ..

Custom Vision 개체 감지 AI 모델Azure의 Custom Vision 서비스를 활용해서 특정 개체를 감지하는 애플리케이션을 만들어보자.    1단계 : 데이터 가져오기다양한 변형을 찾을 수 있도록 가능한 한 많은 이미지를 수집한다. 2단계 : 특징 추출인간의 뇌는 각 이미지에서 특징을 추출하려고 한다. 특징에는 색 조합, 날카로운 가장자리, 원형 패턴, 표면의 질감, 크기 등이 있다. 인간의 뇌는 자연스럽게 이러한 특징들을 고려하여 분류를 진행한다.  3단계 : 관계 찾기인간은 사진에 표시된 개체의 특징과 종류 간의 관계를 찾으려고 한다. 뇌는 각 개체 종류의 특성 및 특징을 분리하거나 대조하려고 한다.  4단계 : 종류 분류새로운 이미지가 제공되면 뇌는 해당 특성을 추출하고 이미 만들어 놓..

기존 DNN 문제점기존 DNN은 1차원 형태로 데이터를 표현하며 2차원 이미지 데이터를 1차원으로 표현할 경우 인접한 영역의 상관관계가 손실된다. 인접한 픽셀들이 모여 이미지의 각 부분을 표현하나, 한 줄로 늘어뜨린 1차원 데이터에서는 상관관계가 제거된다.  합성곱신경망(CNN) 위 DNN의 문제점을 해결한 방법이 바로 CNN이다.컨볼루션 신경망은 모든 신경망 구조 중 가장 강력한 성능을 보이는 신경망 중 하나로 2차원 이미지 형태를 유지하면서 입력을 처리하기 때문에 이미지 처리에 적합하다. CNN은 하위 레이어의 노드들고 상위 레이어의 노드들이 부분적으로만 연결되어 있다.  CNN은 일반적인 완전 연결 신경망(fully connected neural network)와 달리 데이터의 지역적 특성을 학습하..