AI/컴퓨터 비전22 21. insightface 활용 | 얼굴 유사도 / 얼굴 바꾸기 1. 얼굴유사도 확인하기 ◼ 아나콘다로 가상환경 만들기 conda create -n if python=3.10 ◼ Insightface Git-hub✔ 링크: https://github.com/deepinsight/insightface GitHub - deepinsight/insightface: State-of-the-art 2D and 3D Face Analysis ProjectState-of-the-art 2D and 3D Face Analysis Project. Contribute to deepinsight/insightface development by creating an account on GitHub.github.com ✔ 확인할 곳 ◼ insightface .. 2025. 1. 3. 20. Mediapipe 활용(2) | 자세 랜드마크 감지 1. 자세 랜드마크 감지 ◼ Mediapipe 사이트 ✔링크: https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/guide?hl=ko MediaPipe 솔루션 가이드 | Google AI Edge | Google AI for DevelopersLiteRT 소개: 온디바이스 AI를 위한 Google의 고성능 런타임(이전 명칭: TensorFlow Lite)입니다. 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. 의견 보내기 MediaPipe 솔루션 가이드 의견 보내기 달ai.google.dev ✔ 코랩파일 : https://colab.research.google.com/github/googlesamples/mediapipe/blob/ma.. 2025. 1. 3. 19. Mediapipe 활용(1) | 손 랜드마크 감지 1. 손동작 인식하기 ◼ Mediapipe 사이트 ✔링크: https://ai.google.dev/edge/mediapipe/solutions/guide?hl=ko MediaPipe 솔루션 가이드 | Google AI Edge | Google AI for DevelopersLiteRT 소개: 온디바이스 AI를 위한 Google의 고성능 런타임(이전 명칭: TensorFlow Lite)입니다. 이 페이지는 Cloud Translation API를 통해 번역되었습니다. 의견 보내기 MediaPipe 솔루션 가이드 의견 보내기 달ai.google.dev ✔ 코랩파일 : https://colab.research.google.com/github/googlesamples/mediapipe/blob/main.. 2025. 1. 3. 18. YOLO v8을 이용한 차량 파손 검사 1. Image Segmentation* 컴퓨터 비전 분야에서 이미지나 비디오의 디지털 데이터를 여러 개의 부분 또는 객체로 분할하는 기술 * 이미지의 중요한 요소들을 식별하고 각 요소를 개별적으로 분석할 수 있게 하는 것 1. Image Segmentation의 유형Sementic Segmentation이미지의 각 픽셀을 미리 정의된 클래스 레이블 중 하나로 분류예) 자율 주행차로의 도로, 차선, 보행자 등을 식별Instance Segmentation동일한 클래스 내의 서로 다른 개체들을 개별적으로 식별예) 이미지 내에 있는 개별 물체의 수를 파악하고 각각 물체를 식별 및 추적하는 경우Panoptic SegmentationSemantic Segmentation, Instance Segmentation을.. 2024. 8. 13. 17. YOLO v8을 이용한 이상행동 탐지 1. 이상행동 탐지 데이터 활용데이터셋 : https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=71550 ◼ import import os import random import shutil import cv2 import glob import xml.etree.ElementTree as ET import csv from tqdm import tqdm ◼ 경로설정 data_root = '/content/drive/MyDrive/1. KDT/8. .. 2024. 8. 12. 16. YOLO v8를 활용한 안전모 탐지 🟠. 안전모 데이터셋을 가지고 안전모 탐지하기 데이터셋더보기 ◼ ultralytics 설치 ! pip install ultralytics ◼ import import os import random import shutil import yaml import cv2 import glob import ultralytics import matplotlib.pyplot as plt import xml.etree.ElementTree as ET from ultralytics import YOLO from torchvision import .. 2024. 8. 8. 15. YOLO v8을 이용한 폐질환 분류 🟠. 폐암데이터 세트를 가지고 yolo v8 을 통해 암환자 찾기 데이터셋: https://www.kaggle.com/datasets/hamdallak/the-iqothnccd-lung-cancer-dataset The IQ-OTH/NCCD lung cancer datasetLung Cancer CT Scans from Iraqi hospitals: Normal, Benign, and Malignant Caseswww.kaggle.com 더보기 ◼ import import os import random import shutil import cv2 import glob import yaml impor.. 2024. 8. 7. 14. YOLO | 객체탐지 1. YOLO이미지 분류, 객체 탐지, 인스턴스 분할 작업에 사용할 수 있는 모델 이미지 분류, 객체 탐지, 인스턴스 분할 작업에 사용할 수 있는 모델YOLO는 2015년 Joseph Redmond가 처음 출시한 이후 컴퓨터 비전 커뮤니티에 의해 성장초기버전(1~4)에서의 YOLO는 Redmon가 작성한 커스텀 딥러닝 프레임워크인 Darknet에서 유지YOLOv3 레포를 PyTorch로 작성하여 Ultralytics에서 YOLOv5를 출시유연한 Python 구조 덕분에 YOLOv5는 SOTA 레포가 되었음Ultralytics는 2023년 1월에 YOLOv8을 출시아키텍쳐: https://docs.ultralytics.com/ko/yolov5/tutorials/architecture_description/.. 2024. 8. 6. @. 과제 1. Faster R-CNNhttps://arxiv.org/abs/1506.01497 2. SSD (Single Shot MultiBox Detectorhttps://arxiv.org/pdf/1506.02640 https://arxiv.org/pdf/1512.02325 3. YOLO (You only Look Once 1)https://arxiv.org/pdf/1506.02640 4. U-Nethttps://arxiv.org/abs/1505.04597 2024. 8. 5. 이전 1 2 3 다음
