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AI 76

[Python] albumentations 라이브러리를 이용한 Image Agumentation :: Bounding Box 좌표와 함께 이미지 변형하는 방법

albumentations 라이브러리를 이용한 Image Agumentation :: Bounding Box 좌표와 함께 이미지 변형하는 방법 이미 누군가 구현해 놓은 albumentations 라이브러리를 사용해서 Image를 변형시킬 수 있다. 주로 Class가 Imbalance 할 때 적은 수의 Class 이미지를 증강시키는데 사용하거나(Image Agumentation), 꼭 이미지 개수 증강이 아니더라도, 모델의 성능을 높히기 위해 일부러 확률적으로 노이즈를 첨가하는 등의 역할을 한다. Image를 변형시키는 방법에는 색 보정 외에도 이미지를 회전시키거나, 뒤집는 등의 방법이 있는데 이 라이브러리는 Image Object Detection 문제에서 Bounding Box 좌표도 자동으로 함께 이..

AI/Object Detection 2022.05.06

[Object Detection(객체 검출)] YOLO v1 : You Only Look Once

지난시간에 Object Detection 이란 무엇인지 간단히 알아보고, 주요 용어들에 대해 알아보았다. 2022.03.31 - [AI/Object Detection] - Object Detection이란? Object Detection 용어정리 Object Detection이란? Object Detection 용어정리 Object Detection이란? Object Detection은 말 그대로 물체를 검출하는 문제이다. 딥러닝으로 이미지 관련 무언가를 한다면 대체로 다음과 같다. 1. Classification 가장 기본이 되는 문제이다. 이미지가 주어 leedakyeong.tistory.com 이번에는 Object Detection을 하기 위한 딥러닝 알고리즘들 중 2-Stage 방식과 1-Stag..

AI/Object Detection 2022.04.04

Object Detection이란? Object Detection 용어정리

Object Detection이란? Object Detection은 말 그대로 물체를 검출하는 문제이다. 딥러닝으로 이미지 관련 무언가를 한다면 대체로 다음과 같다. 1. Classification 가장 기본이 되는 문제이다. 이미지가 주어졌을 때, Object가 한 개 있고, 그 물체가 무엇인지 맞추는 문제이다. 이 Classification을 위해 유명한 데이터셋들이 있는데, CAT/DOG, MNIST(0~9의 숫자를 손글씨로 써놓은 이미지) 등 간단한 데이터셋도 있고, ImageNet과 같이 1,000만개가 넘고 1,000개의 Class를 가지고있는 데이터셋도 있다. Classification에 사용되는 CNN 아키텍쳐들이 Object Detection이나 Segmentation에 Backborn으..

AI/Object Detection 2022.03.31

[R] GA(Genetic Algorithm-유전 알고리즘) 파라미터에 따른 Runtime Test

R에서 GA Parameter에 따른 소요시간 테스트 지난 포스팅에 GA에 대한 기본 원리와 Objective function이 여러 개 일 때 GA로 최적화하는 방법에 대해 알아보았다. 2022.01.12 - [AI/Optimization] - [Optimization] 최적화 알고리즘 :: GA(Genetic Algorithm, 유전 알고리즘)란? GA 예시, R로 GA 구현하기 [Optimization] 최적화 알고리즘 :: GA(Genetic Algorithm, 유전 알고리즘)란? GA 예시, R로 GA 구현하기 제조 공정에서 최적화란? 딥러닝을 공부한 사람이라면 최적화(Optimization)이라는 단어를 많이 들어보았을 것이다. 딥러닝에서 모델을 학습하는 과정에서 Cost function 값을..

AI/Optimization 2022.02.08

Multi-Objective Optimization(GA) :: Objective function이 여러개 일 때 Genetic Algorithm 원리, R code, 예시

이전 포스팅에서 Genetic Algorithm의 원리와 R에서 GA 라이브러리 사용법에 대해 알아보았다. 2022.01.12 - [AI/Optimization] - [Optimization] 최적화 알고리즘 :: GA(Genetic Algorithm, 유전 알고리즘)란? GA 예시, R로 GA 구현하기 [Optimization] 최적화 알고리즘 :: GA(Genetic Algorithm, 유전 알고리즘)란? GA 예시, R로 GA 구현하기 제조 공정에서 최적화란? 딥러닝을 공부한 사람이라면 최적화(Optimization)이라는 단어를 많이 들어보았을 것이다. 딥러닝에서 모델을 학습하는 과정에서 Cost function 값을 최소화 시키기 위한 Weight leedakyeong.tistory.com 20..

AI/Optimization 2022.01.24

[Optimization] 최적화 알고리즘 :: GA(Genetic Algorithm, 유전 알고리즘)란? GA 예시, R로 GA 구현하기

제조 공정에서 최적화란? 딥러닝을 공부한 사람이라면 최적화(Optimization)이라는 단어를 많이 들어보았을 것이다. 딥러닝에서 모델을 학습하는 과정에서 Cost function 값을 최소화 시키기 위한 Weight들의 최적 조합을 찾아가는 과정을 최적화라 표현한다. 가장 대표적인 알고리즘으로 GD(Gradien Decent), Adam, Momentum 등이 있다. 제조 공정에서도 최고 품질의 제품을 개발하거나, 원가를 절감을 위한 의사결정 과정에서 최적화 알고리즘이 요구된다. 예를 들어, ① 공정 수율을 최대화 하기 위한 공정 운전 조건(ex 4개의 온도 조합) 최적화나 ② 원가 절감을 위해 품질에 영향을 주지 않는 선에서 셀 전압을 낮추기 위한 최적 셀 전압 조합 찾기 등이 있다. 예시 ① 을 ..

AI/Optimization 2022.01.12

[R] XIA(eXplainable AI) 패키지 중 DALEX로 변수 중요도 뽑기(classification)

지난 포스팅에서 XAI와 DALEX 패키지에 대해 간단히 소개하고, Regression 문제에서 DALEX 패키지로 변수 중요도 뽑는 방법과 그 원리를 알아보았다. 2021.11.15 - [AI/잡지식] - [R] XIA(eXplainable AI) 패키지 중 DALEX로 변수 중요도 뽑기 [R] XIA(eXplainable AI) 패키지 중 DALEX로 변수 중요도 뽑기 DALEX :: Variable Importance Measures in R Deep Learning 모델을 Black Box 라 부르곤 한다. 설명이 가능한 Linear Regression과 같은 모델과 달리 layer가 많고 weight가 많아 모델에 대한 설명이 어렵기 때문.. leedakyeong.tistory.com 이번에는 ..

AI/잡지식 2021.11.15 (2)

[R] XIA(eXplainable AI) 패키지 중 DALEX로 변수 중요도 뽑기

DALEX :: Variable Importance Measures in R Deep Learning 모델을 Black Box 라 부르곤 한다. 설명이 가능한 Linear Regression과 같은 모델과 달리 layer가 많고 weight가 많아 모델에 대한 설명이 어렵기 때문이다. 이런 Black Box 모델들을 설명하고자 하는 needs가 꾸준히 있어왔고, 이를 XAI 혹은 eXplainable AI라 부른다. R과 Python에서 이런 XAI가 가능한 패키지들을 몇가지 제공하고 있는데, 다음과 같다. 이 중 R에서 DALEX 패키지를 활용해서 Regression 문제와 Classification 문제를 나누어 변수 중요도 뽑는 방법을 소개하고자 한다. Regression과 Classificatio..

AI/잡지식 2021.11.15

RaPP(Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway) 구현 :: Tensorflow, mnist

2020년 4월에 ICLR 개재된 RaPP를 Tensorflow로 구현해보았다. 논문 링크 : https://openreview.net/forum?id=HkgeGeBYDB RaPP: Novelty Detection with Reconstruction along Projection Pathway A new methodology for novelty detection by utilizing hidden space activation values obtained from a deep autoencoder. openreview.net 참고 링크 : https://makinarocks.github.io/rapp/ RaPP - Novelty Detection with Reconstruction along Proje..

AI/Anomaly Detection 2021.06.21 (5)

Deep Learning for Time Series Forecasting (kaggle 코드 리뷰)

2021.05.24 - [통계 지식/시계열자료 분석] - 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 계절성(Seasonal), 불규칙 요소(Random, Residual) 시계열 분해란?(Time Series Decomposition) :: 시계열 분석이란? 시계열 데이터란? 추세(Trend), 순환(Cycle), 시계열 데이터란? 시간에 순차적으로 관측한 값들의 집합이며, 예측 모델에서 시간을 변수로 사용하는 특징이 있다. 시계열 데이터 분석이란? 과거 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 값을 예측 leedakyeong.tistory.com 2021.05.24 - [통계 지식/시계열자료 분석] - ARIM..

AI/시계열자료 분석 2021.05.27 (10)
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