일단 내가 이 음식 분류 서비스 데모를 테스트해보는 이유는, 우리 팀이 이번에 음식 이미지를 보고 무슨 음식인지 분류해내어 영양관리서비스 또는 외국인들에게 레시피를 제공하는 서비스로 개발을 해나가고 싶기 때문이다. 1안 영양관리서비스 2안 외국인 K음식 레시피제공 서비스 1안 https://aihub.or.kr/aidata/27674/download 건강관리를 위한 음식 이미지 다운로드 | AI 허브 당뇨병 환자의 식단 관리를 위한 주재료 및 칼로리 정보가 포함된 음식 이미지 데이터 aihub.or.kr 1안에서 사용할 데이터셋이다. aihub의 위의 음식 분류 이미지 데이터셋과 모델을 사용하기로 했다. 영양정보와 3000종의? 음식사진이 있다. 그런데 용량이 너무 커서.. validation 데이터만 ..

프로젝트 계기 : 모델 소개 : pf-afn이란 Parser Free Virtual Try on Via Distilling Appearance Flows 라는 약자의 오픈소스 인공지능 모델로 유명한 대회인 CVPR 2021 대회에 올라왔던 모델이다. 원작자는 geyuying님이다. 기존의 가상피팅으로 유명한 WUTON 모델과 PF-AFN 모델과의 비교사진이다. GAN이라는 게 같은 팀원분이신 서린님의 말씀으로 이해해보자면 Teacher와 Student가 싸우면서 세상 어딘가 존재하는 것 같지만 실제로는 존재하지 않는 가짜 이미지 Fake Image를 점수를 매겨가면서 더 진짜같이 만드는 것이라고 들었다. GAN이라는 것은 쉽게 말해서 요즘 유명한 DeepFake같이 실제로는 없는 얼굴(이미지)를 생성하는..

프로젝트 목차 1. 데이터 분석 : - 이미지 데이터 정보 파악 Meta, Train, Test 데이터 2. 데이터 전처리 : - 이미지 데이터 읽어보기 - label 읽기 - 데이터 분리하기 3. 딥러닝 모델 : - CNN 모델 설정 - 학습(training) 수행 - 모델 성능 평가 및 예측 데이터 출처 https://www.kaggle.com/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign 필요한 라이브러리들 import하기 import os import pathlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm from sklearn.model_selection import t..

tensorflow깔라고 보니까 문제점.. 내 컴퓨터는 python3.10.0으로 깔려있었다 tensorflow는 python3.9이하를 지원함.. 그래서 conda로 python 다운그레이드를 실행함. 아나콘다가 있었었다.. 엥... (python 버전 문제) tensorflow는 파이썬 3.9이하에서만 지원하고 나는 현재 파이썬 3.10이 되어있어서 conda install python=3.8.3 으로 파이썬 다운그레이드 편리하게 하려고 했는데 Examining conflicts 어쩌구만 뜨고 다운그레이드는 하나도 안 되서 그냥 아나콘다 가상환경에서 3.7이나 3.8로 깔아서 tensorflow 사용할 때만 이 가상환경 activate 하기로 했따. 나는 GPU를 1050Ti를 사용하기 때문에 CUD..

영상의 특징량 inter-class variation 다른 클래스를 구분 사람이 빠르게 움직이거나, 프레임이 바뀌거나, 노이즈가 끼는 경우 좋은 특징량의 조건 1. Repeatability (geometric, photometric)한 변화가 생겨도 2. Saliency(내가 관심있는 부분만 보겠다) 3. Locality(영상 밖에 관심있는 게있거나, 너무 크면 안된다. 이는 작은 영역에서 있어야 한다) 특징량의 종류 Local(각 개체) vs Global(음식) 컨볼루션, 패딩, 피처맵 가로성분의 특징이 도드라졌다 111 그런데 컨볼루션을 계속하다보면 이미지가 작아진다는 문제점이 있다. -> 패딩 패딩 -> 이미지 점점 안작아지고, 테두리 정보 안 잃어버리고 컨볼루션 할 수 있다 입력영상을 넣고 커널을..

퍼셉트론 : Fully Connected Layer 따라서 일반 딥러닝이 아닌 이미지 처리에 특화된 딥러닝 모델이 등장 Convolution 연산 커널=필터 인데 우리는 의미상 커널이라고 표현해본다 2차원 이미지 데이터를 행렬로 표시하고, 커널(필터)도 2차원 행렬로 표현해서 연산. 이미지데이터를 변형 없이 그대로 사용할 수 있다. Convolution 연산과정 이미지에 커널을 겹침. 겹치는 요소를 곱해서 결과에 넣는다. 커널은 이미지 영역 내에만 들어가야 한다.! 결과 3X3 은 겹쳐서 나올 수 있는 경우의 수에 따라 다름 컬러 이미지의 Convolution 연산 input채널의 갯수와 커널의 채널 갯수는 동일하게 해줘야 한다. (Filters always extend the full depth of ..