Twinparadox Factory

YOLOv3를 구현해놓은 darknet은 크게 두 개의 프로젝트로 나뉜다. https://pjreddie.com/darknet/ Darknet: Open Source Neural Networks in C Nightmare Use Darknet's black magic to conjure ghosts, ghouls, and wild badgermoles. But be warned, ye who enter here: no one is safe in the land of nightmares. pjreddie.com https://github.com/AlexeyAB/darknet AlexeyAB/darknet Windows and Linux version of Darknet Yolo v3 & v2 Neural ..

딥 러닝 모델을 개발하는 것은 매우 어려운 작업이다. 그냥 그걸 만드는 것에만 그치는 건 아쉽고, UI를 통해 모델을 출력 결과를 App으로 보여주게 구현해보는 것도 괜찮다. 모델은 Keras로 구현하였고 선형 회귀(Linear Regression) 모델로 구성했다. 그냥 거창한 거 넣을 것 없이 X1, X2, X3를 통해 Y를 예측하는 모델이며, target value는 다음 식으로 계산했다. Y = X1 + X2 - X3 학습 데이터는 난수를 통해서 생성했고 5000개의 샘플로 생성해서 학습시켰다. 데이터 생성 import numpy as np import pandas as pd X1 = np.random.randint(1, 1000, size = 5000) X2 = np.random.randint(..

YOLO로 객체 탐지(Object Detection)을 할 일이 생겨서 이런저런 설정을 해주면서 작업을 진행했다. Bounding Box를 치고 Labelling을 하는 작업도 순조롭게 마치고, 이제 리눅스 환경으로 옮겨서 라벨링한 데이터들을 darknet 내부 디렉토리에 적절하게 위치시키고서 학습을 시키려니까 문제가 발생했다. Cannot load image ~~ Couldn't open file ~~ dimension과 wieght 불러오는 등 설정 파일까지 다 읽어온 상태에서 학습용 이미지 파일과 bounding box 좌표값을 담은 같은 이름의 파일을 불러오지 못하는 에러가 잔뜩 발생했다. 이럴 때는 대부분 아래의 방식을 따르면 해결이 된다. 아래 내용은 실제 darknet repository인 ..

시계열 데이터를 활용해서 수치를 예측하는 모델을 만들 때 사용하는 다양한 방법 중에 Sliding Window를 활용해 과거 데이터를 feature로 사용하는 방법이 있다. 이 방법은 시계열 데이터를 활용한 예측에서 과거 데이터들을 바탕으로 예측을 수행하므로 과거 데이터들을 포함하는 feature를 만들어줘야 한다. 이렇게 feature로 사용할 과거 기간에 대해서 lookBack, lag, delay 등 다양한 명칭으로 부르는데, 통상적으로 lag이라는 명칭을 많이 사용하는 것 같다. 예시 코드에서는 lookBack으로 작성했다. 다양한 방법으로 lag을 줘서 Sliding Window를 만들 수 있지만, 손수 Sliding Window와 lag 개념을 넣으려면 거기에 맞게 행을 추가해줘야 하고, 데이..

CNN을 활용해서 어떤 제품의 이미지를 보고 불량인지 정상품인지 분류하는 모델을 만들어봤다. 활용 데이터셋 원래의 데이터셋(NEU Surface Defect DB)은 크랙, 기름때, 스크래치 같은 다양한 종류의 열연강판에 대한 불량품들만 모아놓은 데이터셋이다. 여기서 멀쩡한 부분들만 잘라서 분류해놓은 데이터셋을 활용했다. 총 1344장의 이미지가 있고, 정상은 952장 불량은 392장으로 이루어져 있다. 클래스 비율에 맞춰 8:1:1 비율로 train, validation, test를 나눴다. https://github.com/kazenokizi/defect_classification/blob/master/data.rar 모델 구현 케라스를 활용했는데, 직접 레이어를 쌓지 않고 VGG16의 Weight를..