분류 전체보기192 [AI 부트캠프] DAY 113 - 파이널 프로젝트 4 [오늘의 일지] 프로젝트 - 기업 미팅 후 방향성 [상세 내용] 기업 미팅 후 방향성 미팅의 주요 관점 - 이번 프로젝트가 시작된 지 일주일 정도가 되었는데 기업 미팅이 곧바로 진행된 것이 아니었기 때문에 미팅 전부터 걱정스러운 부분이 생각보다 많았습니다. 크게는 아래와 같은 4가지 부분이 프로젝트의 궁금증이었습니다. 기업이 원하는 이번 프로젝트의 최종 결과물(예를 들면 기존 모델을 새로운 모델로 개선) 대용량 학습 데이터 셋을 로컬이 아닌 코랩 환경과 같은 곳에서도 사용가능하게 만들어줄 수 있는지 모델을 학습시킬 수 있는 환경을 제공할 수 있는지 프로젝트 기간 동안 기업의 멘토링 환경이 어떻게 진행되는지 미팅 후 답변 - 위에 나와있는 4가지 궁금증에 대해서 대부분 명확하고 바로 다음 주 중에 해결해 .. 2023. 12. 30. [AI 부트캠프] DAY 112 - 파이널 프로젝트 3 [오늘의 일지] 프로젝트 - Instance Segmentation 공부 [상세 내용] Instance Segmentation - Instance Segmentation은 컴퓨터 비전에서 이미지를 처리하는 기술 중 하나로, 이미지 내의 각 객체를 개별적으로 식별하고 해당 객체의 픽셀을 분할하는 작업입니다. 이는 객체 간의 경계를 명확하게 구분하면서 동시에 각 객체 내의 픽셀을 정확하게 식별하는 것을 목표로 합니다. 인스턴스 세그멘테이션은 주로 객체 검출(Object Detection)과 세그멘테이션(Segmentation)을 결합한 기술로 볼 수 있습니다. 자세한 비교는 아래의 그림을 보면 명확하게 확인할 수 있습니다. 활용 방안 - 이번 프로젝트에서는 이미지 상에서 여러 가지 클래스를 분류하기 위해서 .. 2023. 12. 29. [AI 부트캠프] DAY 111 - 파이널 프로젝트 2 [오늘의 일지] 프로젝트 - Object Detection 공부 [상세 내용] Object Detection - object detection은 이전에 CV 트랙학습 때 공부한 적은 있었는데 좀 더 이론적인 측면에서 공부해봐야 할 것 같아서 공부하게 되었습니다. 그래서 오늘은 objec detection의 성능 지표인 IOU와 mAP 2가지에 대해서 알아보겠습니다. IOU - IOU(Intersection over Union)는 객체 감지(Object Detection) 및 세그멘테이션(Segmentation) 작업에서 모델의 성능을 측정하는 데 사용되는 중요한 평가 지표 중 하나입니다. IOU는 예측된 영역과 실제 영역 간의 겹치는 부분을 측정하는 데 도움이 됩니다. IOU= (예측 영역과 실제 영역의.. 2023. 12. 28. [AI 부트캠프] DAY 110 - 파이널 프로젝트 1 [오늘의 일지] 프로젝트 - 개요 및 주제 [상세 내용] 개요 및 주제 개요 - 이번 부트캠프의 마지막 프로젝트가 시작되었습니다. 마지막 프로젝트는 기존에 트랙학습에서 배웠던 분야를 선택하거나 새롭게 원하는 분야를 선택해서 각각의 분야에 맞게 관련 주제를 특정 기업에서 가지고 와서 프로젝트를 진행하는 방식으로 이루어져 있습니다. 특정 기업에 대해서는 자세하게 언급은 안 할 예정이지만 제가 선택한 분야인 CV와 관련된 모델을 개발하고 배포하는 회사입니다. 아마도 기업에서 원하는 방향성이 존재할 것으로 예상이 됩니다. 주제 - 제가 CV를 선택한 했기 때문에 주제는 역시 CV와 관련이 있는 내용입니다. 더 자세하게 들어가자면 이미지 다중 분류에 가깝다고 할 수 있습니다. 이러한 이미지 다중 분류를 Objec.. 2023. 12. 27. 이전 1 ··· 5 6 7 8 9 10 11 ··· 48 다음 반응형
