ComputerVision Jack

[프로젝트 개요] 소켓 프로그래밍을 하여 채팅 프로그램 제작하기. mvc 모델 착안 (model, view, controller) 팀원들과 다대다 채팅프로그램을 상의하였다. 우리는 방을 만들어 클라이언트간의 통신하는 구도로 설정하였고, 방검색 기능과 친구 추가 기능 쪽지 기능을 부가기능으로 추가하였다.

[개념정리] 심층 신경망과 다층 신경망을 간단하게 구현한다. 인공 신경망은 뉴런의 동작 원리에 기초한다. 즉 입력값 X에 가중치(W)를 곱하고 편향(b)을 더한 뒤 활성화 함수(Sigmoid, ReLU 등)를 거쳐 결과값 y를 만들어 내는 것 Y = Sigmoid(X x W + b) 출력 = 활성화 함수( 입력 x 가중치 + 편향) 따라서 가중치와 편향을 찾아내는 것이 학습 Sigmoid ReLU tanh 분류 문제 패턴을 파악해 여러 종류로 구분하는 작업 One-hot-encoding(온핫 인코딩) 레이블 데이터 구성 데이터가 가질 수 있는 값들을 일렬로 나열한 배열을 만들고 표현하려는 값을 뜻하는 인덱스 원소만 1로 표기 나머지 원소는 모두 0으로 표기 [ 포유류, 조류, 기타] 인경우 포유류 일때 ..

[03-1 minimizing_cost_show_graph] cost graph 확인해보기 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #tensorflow와 cost graph를 그려보기 위해 matplotlib 라이브러리를 import합니다. X = [1, 2, 3] Y = [1, 2, 3] #x와 y데이터를 준비합니다. W = tf.placeholder(tf.float32) # bias는 고려하지 않고 weight만 신경쓰기로 하고, placeholder로 feed_dict으로 던저줄 공간을 생성합니다. hypothesis = X * W # Linear Regression 모델(가설) 설정합니다. cost = tf.reduce_mean(tf.s..

컴퓨터 비전 개요 컴퓨터 비전은 컴퓨터를 이용하여 정지 영상 또는 동영상으로부터 의미있는 정보를 추출하는 방법을 연구 컴퓨터가 사람처럼 동등한 인지 작업을 할수 있게 만든다. 영상으로부터 유용한 정보를 추출하고, 이를 조합하여 결과를 유추한다. 컴퓨터 비전에서 주로 활용하는 영상 정보는 밝기, 색상, 모양, 텍스처등이 있다. 따라서 이들 정보와 머신러닝 알고리즘을 함께 사용하여 사물을 인지할 수 있다. 영상의 구조와 표현 방법 영상을 구성하는 최소 단위 픽셀(pixel) 픽셀은 사진과 요소를 뜻하는 영단어로 유래되었으며 화소라고 부른다. (즉 2000만 화소 = 2000만 개의 픽셀로 이루어짐) 하나의 픽셀은 하나의 밝기 또는 색상을 표현한다. 이러한 픽셀이 모여 2차원 영상을 구성한다. 영상은 2차원 ..

[C언어의 기본] C언어는 함수로 시작해서 함수로 끝난다. 함수의 정의 - 만들어진 함수, 실행이 가능한 함수를 일컬음 함수의 호출 - 함수의 실행을 명령하는 행위 인자의 전달 - 함수의 실행을 명령할 때 전달하는 입력 값 int main (void) { 함수의 몸체 } int : 출력 형태 main : 함수 이름 void : 입력 형태 printf() 함수 : 표준 라이브러리 함수 - 출력을 위해 사용된다. c언어는 문장의 끝을 표현하기 위해서 세미콜론(;)을 사용한다. ' \n ' : 이스케이프 시퀀스 (개행) #include : 헤더파일 선언 -> printf() 함수의 사용이 가능해 진다. return : 함수의 종료, 반환값 지정 [c언어의 주석] 주석의 필요성 코드를 쉽게 구분하기 위하여 메모..

인공지능 보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화 하기위한 연구 활동 머신러닝(기계학습)과 딥러닝을 포괄하는 상위 개념. 과거 : rule base 현재 : dataset base - 머신러닝 과거에는 규칙에 따라 처리될 데이터를 입력하여 해답을 도출했다. 하지만 현재는 데이터를 입력하여 컴퓨터가 스스로 규칙을 찾아내서 새로운 데이터를 입력하면 기대되는 해답을 출력한다. training(훈련)과정. 머신러닝과 딥러닝의 핵심은 의미있는 데이터로의 변환이다. (데이터의 전처리가 중요하다.) 학습 : 더 나은 표현을 찾는 자동화된 과정 딥러닝 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 연속된 층(layer)에서 점진적으로 의미있는 표현을 배우는 강점이 존재하며, 데이터로 부터 표현을 학습하는 새로운 방법. 연속된 층..

영상 광성 혹은 매체에 의한 정보를 시각적으로 표현한 것 이미지 (Gray image vs Color image) 영상처리 영상을 대상으로 하는 신호처리의 한 분야 영상의 화소값을 조작하여 여러 효과를 준다. (잡음제거, 영상압축, 와핑, 모핑 등..) 다양한 영상처리 얼굴 검출 (face detection) - 영상에서 얼굴을 찾는 것 (detection vs segmentation) 얼굴 인식 (face recognition) - 얼굴의 신원을 찾는것 (identification vs validation) 영상 검색 화질 개선 문자 처리 의료 영상 처리, 머신 비전 영상처리 프로그래밍 기초 #그레이(gray) 영상 밝기 정보만으로 구성된 영상 영상처리, 컴퓨터 비전에서 주로 사용 [값의 범위] - 한..

C++ 프로그래밍 정리 note시작. [Hello world 예제를 통한 C언어와 다른점] #include int main(void) { int num = 20; std::cout