| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 케라스 정리
- c언어 정리
- 영상처리
- 해리스 코너 검출
- object detection
- 모두의 딥러닝
- pytorch
- 컴퓨터 비전
- 가우시안 필터링
- c언어
- matlab 영상처리
- 딥러닝
- c++
- 파이토치 강의 정리
- TensorFlow
- Pytorch Lecture
- 파이토치 김성훈 교수님 강의 정리
- 딥러닝 스터디
- 팀프로젝트
- 딥러닝 공부
- MFC 프로그래밍
- pytorch zero to all
- tensorflow 예제
- c++공부
- 파이토치
- C언어 공부
- 모두의 딥러닝 예제
- 미디언 필터링
- 김성훈 교수님 PyTorch
- 골빈해커
Archives
- Today
- Total
목록Loss 설정 (1)
ComputerVision Jack
Vision Task Workflow
이번엔 제 나름대로 일을 진행하면서 Object Dtection과 관련하여 workFlow를 정리해보려고합니다. 처음엔 막연히 전반적인 Task 흐름도 고려하지 않고 Computer Vision 분야의 개발자가 되려했지만, 개발을 진행함에 있어서 workFlow를 세우고 기본에 충실한 코딩이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. Dataset 우선 vision Task에 맞는 데이터 수집이 가장 중요합니다. Face Detection이면 얼굴 데이터, Object Detection이면 object에 관련된 데이터셋을 수집합니다. 그 다음 수집된 데이터셋에 대해 predict ouput을 고려하여 라벨링을 진행해야합니다. 기본적으로 라벨링을 진행할 때, 저는 PyQT5 (python GUI) 프로그램으로 T..
Computer Vision/Vision Note
2021. 3. 14. 16:39