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[We-Co] GitHub Tool SourceTree 설치 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 GitHub의 대표적인 Tool SourceTree를 설치해보도록 하겠습니다. [ SourceTree Install ] 먼저 SourceTree의 홈페이지에 접속합니다. Sourcetree | Free Git GUI for Mac and Windows A Git GUI that offers a visual representation of your repositories. Sourcetree is a free Git client for Windows and Mac. www.sourcetreeapp.com 설치 컴퓨터의 OS에 맞도록 선택해서 다운로드를 진행하시면 됩니다. 설치파일을 실행하시면 밑에 실행창이 뜨게됩니다. Bitbucket Server 개별 서버를 설치한.. 2021. 10. 17.
[We-Co] Unified Detection, Network Design - YOLO, Tensorflow 논문 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 YOLO의 Unified Detection, Network Design에 대해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. Method 부분에 해당하며, 본 논문의 모델을 나타내는 부분이라고 생각할 수있습니다. YOLO [We-Co] Abstract, Conclusion, Introduction - YOLO, Tensorflow 논문 YOLO [We-Co] YOLO -TensorFlow, 논문 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 YOLO에 관해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. You Only Look Once 넌 한번만 보면 된다는 의미를 갖고있는 YOLO..! 난 여러번 봐야 we-co.tistory.com YOLO의 Abstract, Conclusion, Introdu.. 2021. 10. 17.
[We-Co] Abstract, Conclusion, Introduction - YOLO, Tensorflow 논문 YOLO [We-Co] YOLO -TensorFlow, 논문 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 YOLO에 관해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. You Only Look Once 넌 한번만 보면 된다는 의미를 갖고있는 YOLO..! 난 여러번 봐야되던데... [ YOLO ] YOLO가 나왔 we-co.tistory.com 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 YOLO 논문의 Abstract, Conclusion, Introduction 3가지를 간략하게 알아보도록 하겠습니다. 제가 간략하게 공부하면서 쓴부분이라 많이 부족합니다. 논문 다운받으셔서 직접 보시는것도 추천드립니다. 논문을 들어가기 전, YOLO에 대해 간단하게 설명한 부분을 보고싶으시면 위에 블로그를 참고하시면 됩니다. 예전에 추천드린.. 2021. 10. 13.
[We-Co] 딥러닝 논문 구성, YOLO 다운로드 - tensorflow, 논문 안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 일반적으로 딥러닝의 논문의 구성에 대해 알아보고 YOLO 논문을 다운받아 보도록 하겠습니다. [ 논문 구성 ] 1.Abstract 요약의 의미를 갖고있으며, 논문의 전체적인 아이디어, 컨셉을 요약해서 설명한 부분으로 생각하시면 됩니다. 2.Introduction 소개의 의미를 갖으며, 논문의 아이디어, 컨셉을 얻는 과정을 설명을 하게됩니다. 3. Method 논문에서 가장 중요한 부분이며. 구체적으로 이 논문의 장점, Model에 구조에 대한 설명, Loss 설명, 다른 모델과의 비교 등을 자세하게 설명하는 부분입니다. 4.Experiment 실험에 대한 설명을 나타내며, 다른 모델과 비교하여 어떠한 부분이 나아진 부분을 설명하는 부분입니다. 5.Conclusio.. 2021. 10. 12.
[We-Co] YOLO -TensorFlow, 논문 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 YOLO에 관해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. You Only Look Once 넌 한번만 보면 된다는 의미를 갖고있는 YOLO..! 난 여러번 봐야되던데... [ YOLO ] YOLO가 나왔을 당시 , Faster R-CNN, SSD 등 많은 모델이 있었는데 YOLO는 정확도는 다른 모델에 비해 떨어졌지만, 속도 측면에서 많이 높은 결과로 인해 인기가 올라갔습니다. 간단하게 YOLO는 입력 이미지를 N X N Grid Cell로 나누고 Cell 별로 X개의 Bounding Box를 예측하는 작업을 의미합니다. YOLO Output = N X N X (5 * B+C) + (5: x,y,w,h,confidence) N은 Cell 개수, B는 bounding Box .. 2021. 10. 9.
[We-Co] Object Detection Metric 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 YOLO 논문을 알아보기 전, Object Detection Metric에 관해 간단하게 알아보도록 하겠습니다. Object Detection은 간단하게 말하면 정답에 Bounding Box를 씌우는 작업을 의미합니다. [ IOU ] Intersection over Union Metric라고 하며, 1개의 Bounding Box와 다른 비교 Bounding BOx가 얼마나 일치하는지를 0~1의 사이 값으로 표현하는 작업 일치하는 정도 높을수록 1에 가까운 값으로 표현됩니다. [ Presision, Recall, F1 ] Precision - 정밀도를 나타내며, 검색된 결과들이 관련 있는 것으로 분류된 결과물 비율, 100명의 사람만 검출해야되는데 다른 것을 검출 R.. 2021. 10. 8.
[We-Co] Fine-Tuning - TensorFlow 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 Fine-Turing에 대해 알아보도록 하겠습니다. 전이학습, Transfer Learning이라고 불리기도합니다. 간단하게 설명하면 이미 학습된 Neural Networks 파라미터를 새로운 Task에 맞도록 Fine-Tuning(미세조정)하는 작업을 의미합니다. 예를들면 고양이를 분류하는 CNN 모델에 다른 호랑이나 다른 동물의 분류 학습을 추가할 때 사용됩니다. 새로운 학습을 진행하는 것보다 Fine-Tuning을 사용해서 학습 속도와 정확도를 올릴수 있습니다. Fine-Tuning에서 중요한 점은 어느 지점에서 재학습을 진행할지 환경에 따라 학습을 진행하시면 됩니다. 고양이 분석에서 갑자기 차량 분석을 추가할 때는 모두 학습을 진행해야합니다. 고양이 분석에서.. 2021. 10. 7.
[We-Co] CheckpointManager API - TensorFlow 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 Tensorflow의 CheckpointManager API에 대해 알아보도록 하겠습니다. 학습도중에 끊겨버리면 어떻게 될까요..? 이만큼 암울한 일이 없습니다.. 얼마전에 학습을 시키는 도중에 잠깐 인터넷이 끊겼는지 에러가 나더라구요.. 나름 오랜시간 학습을 하고있었는데 다시 처음부터 해야해서 너무 답답했었는데 CheckpointManager API를 이용해서 학습 도중 내용을 저장해서 학습이 중간에 끊겼을때, 다시 학습내용을 가져와서 그 지점부터 학습을 진행을 도와주는 API입니다. 먼저, 사용방법을 알아보도록 하겠습니다. 예제는 CNN에서 사용했던 예제로 확인해보겠습니다. [ 저장 방법 ] 먼저 tf.train.Checkpoint 클래스를 사용하여 사용되는 인.. 2021. 10. 6.
[We-Co] GitHub Repositories - Colab 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 GitHub에 Repositories를 생성하여 Colab에서 작성한 코드를 저장하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Repositories는 하나의 프로젝트 저장소로 생각하시면 됩니다. Github란? [We-Co] GitHub란?? 안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 GitHub에 관해 알아보도록 하겠습니다. 먼저, 간단하게 설명하면 GIt 저장소 호스팅을 지원하는 웹서비스라고 정의하고있습니다. [출처 : https://ko.wikipedia. we-co.tistory.com 먼저, Github홈페이지에 접속하고 로그인을 해주세요. 아이디가 없으시면 간단하게 회원가입 가능하니 진행해주세요~ GitHub: Where the world builds soft.. 2021. 10. 5.
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