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Deep Learning13

[영상처리] Moving Average Filter & Gaussian Filter 이동 평균 필터 (Moving Average Filter) 란? 연속된 데이터에서 인접한 n개의 데이터의 평균을 구하여 순차적으로 데이터를 필터링 하는 기법> 연속된 데이터가 급격하게 변화할 때 완화시켜주는 효과 (평활화)  카메라 상 이미지에서의 HSV 값의 노이즈 값(튀는 값)을 완화시키기 위해 이동평균필터를 사용.> 필터 적용 전, 같은 이미지에서도 0.1초 단위로 인식했다가 못했다가를 반복.   인식 bounding box가 생겼다 안생겼다가 반복하여 나타남    = 카메라 노이즈의 튀는 값 있음 > 필터 적용 후, 전보다 나은 인식률(?)    특정 인식 범위를 지속적(sec)으로 인식/비인식    = 튀는 값 완화 수치로만 보면 더 완만해진 초록선을 확인할 수 있음     가우시안 필터 (Ga.. 2025. 3. 3.
[DL] ONNX ONNX란? 딥러닝 모델을 저장하고 공유하는 파일 형식.다양한 딥러닝 프레임 워크 (Pytorch, Tensorflow, Keras 등)에서 만든 모델을 공통된 형식을 저장하고 공유할 수 있도록 설계된 파일 포맷이다.  주요 특징 모델 형식- ONNX는 딥러닝 모델의 구조, 연산과정, 학습된 파라미터를 저장하는 표준형식이다.- 데이터를 저장하거나 표현하는 데이터 타입이 아니라, 모델의 청사진을 담는다고 생각하면 된다.- JSON이 여러프로그램이 데이터를 주고 받을 때 사용하는 표준 형식인 것 처럼, ONNX는 딥러닝 모델 교환의 표준이다..!그래프 기반 표현- ONNX 모델은 계산 그래프 형태로 모델을 나타낸다.    ⊙ 노드 (node): 모델의 연산 (예: 합성곱, 활성화 함수)    ⊙ 엣지 (Ed.. 2024. 11. 19.
신경망 keras로 접근하기 - 동일한 코드로 cpu, gpu 모두 사용가능 tensorflow로 만든 코드보다 짧고 쉽게 만들 수 있다. 경사하강법을 이용했던 부분을 'adam'함수를 통해 간단하게 구현 가능from tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorflow.keras.layers import Denseimport numpyimport tensorflow as tfseed = 0numpy.random.seed(seed)tf.random.set_seed(seed)X = numpy.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])Y = numpy.array([[0], [1], [1], [0]])# 딥러닝 구조를 결정 (모델을 설정하고 실행하는 부분)model =.. 2024. 6. 5.
신경망의 이해 뉴런: 정보처리를 하는 가장 최소의 단위전위가 임계값을 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하고, 임계값에 미치지 못하면 아무것도 하지 않음. 파라미터가 뉴런을 비슷하게 흉내낸 것임. cnn -> 영상처리rnn -> 자연어처리 퍼셉트론  y= ax + by : 출력  a: 가중치  x: 입력   다층 퍼셉트론ex) xor 연산 가운데 숨어있는 은닉층으로 퍼셉트론이 각각 자신의 w와 b를 알아낼 수 있다.>> xor 문제의 해결import numpy as np# 가중치와 바이어스w11 = np.array([-2,-2])w12 = np.array([2,2])w2 = np.array([1,1])b1 = 3b2 = -1b3 = -1# 퍼셉트론def MLP(x, w, b): y = np.sum(w * x) + b .. 2024. 6. 5.
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