머신러닝
원문: https://shumer.dev/something-big-is-happening 지난 2020년 2월을 생각해 보세요 그때 아주 주의 깊게 보고 있던 사람이었다면, 해외에서 어떤 바이러스가 퍼지고 있다는 이야기를 하는 사람들이 조금씩 보였을지도 모릅니다. 하지만 대부분의 사람들은 그렇게까지 주의 깊게 보지 않았죠. 주식시장은 잘 나가고 있었고, 아이들은 학교에 다녔고, 우리는 식당에 가고 악수하고 여행을 계획했습니다. 누군가가 화장지를 사재기하고 있다고 말하면, “인터넷 이상한 구석을 너무…
tensorflow에서 slim을 이용한 채널 이미지 분류 머신러닝 학습 방법을 알아보겠습니다. 여기서는 기존의 예가 아닌 내가 만든 사용자 이미지를 slim에 넣어서 학습해 보겠습니다.
Ubuntu 16.04에 opencv 2.4 설치하는 방법 기록 남깁니다. 안 까먹으려면 부지런히 남기는게 최고지요.
tensorflow im2txt를 이용한 이미지 캡셔닝 이해 및 실습 이라는 주제를 다뤄보고자 합니다. 머신러닝을 이용하면 이미지에 대한 설명을 만들어 내는 것이 가능합니다. 잘 모르시는 분들도 조금은 쉽게 접근 가능할 수 있도록 풀어서 보여드리고자 합니다. 각각의 이미지 위에 문장이 보입니다. 이 문장은 이미지를 넣어주면 알아서 문장을 만들어 주는겁니다. 이게 바로 im2txt를 이용해서 만든 결과물입니다.
tensorflow의 slim 예제에 대한 학습 및 평가 를 진행해 보겠습니다. 예제로는 MNIST, flowers, Cifar10, Imagenet 4가지를 제공하고 있습니다. 저는 채널이미지 학습을 위해서 폴더별로 이미지를 나누어서 저장하고 있다가 학습을 시킬 예정입니다. 그렇기 때문에 가장 유사한 방법으로 접근이 가능한 flowers 예제를 이용해 보겠습니다.
tensorflow에서 slim에 사용할 채널 이미지 생성 에 대해서 알아봅시다. 여기서 수집되는 이미지를 이용해서 tensorflow의 slim에 넣을 이미지 분류기를 제작하고자 합니다.
tensorflow에서 slim을 이용해서 이미지를 분류하는 방법 에 대해서 알아봅시다.
tensorflow im2channel 이미지 to 채널 분류기 작성 해보려고 합니다.