유진의 코딩스토리

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..