코딩하는 해커

[AI] Object Detection 모델 성능 평가 지표(IoU, Precision, Recall, mAP, F1 Score)

Object Detection 모델 성능 평가 지표(Evaluation Metric for Object Detection) 1. IoU(Intersection Over Union)실측값이(ground truth)이 모델이 예측한 값이 얼마나 겹치는지를 나타내는 지표IoU가 높을수록 잘 예측한 모델이다. 실제 Object Detection 예를 살펴보자.위 그림에서 각 모델 A, B, C가 있다고 가정하자. 빨간 테두리는 이미 정답을 알고 있는 값으로 그린 bounding box이고, 파란 테두리는 모델의 예측을 나타낸다. 이때 Model C의 경우 예측한 범위가 실측값에 비해 너무 넓으므로 안좋은 모델이라고 할 수 있다. 그리고 Model B의 경우 실측값이 예측값의 범위를 벗어나므로 이 또한 좋은 모델..

[AI] CNN 이미지 분류 with PyTorch

CNN 이미지 분류 Github: https://github.com/PSLeon24/LearnAI/blob/main/CNN_Image_Classification_with_PyTorch.ipynb 1. 데이터 전처리(Data Preprocessing) import matplotlib.pyplot as plt from torchvision.datasets.cifar import CIFAR10 # CIFAR-10은 10가지 클래스를 갖는 데이터셋 -> ex: 비행기, 트럭, 자동차, ... from torchvision.transforms import ToTensor # Load CIFAR-10 Dataset training_data = CIFAR10( root = './', train = True, down..

[Flask] 블루프린트로 라우트 함수 관리하기

블루프린트로 라우트 함수 관리하기 위 코드를 보면 create_app() 함수 안에 hello_pybo() 함수가 들어 있다. 이 함수는 URL 에서 /에 매핑되는 함수인데, 그 매핑을 @app.route('/')라는 어노테이션(annotation)이 만들어 준다. 이때 @app.route와 같은 어노테이션으로 매핑되는 함수를 라우트 함수라고 한다. 그런데 새로운 URL이 생길 때마다 매번 라우트 함수를 create_app() 함수 안에 추가하는 것은 너무 번거로운 일이다. 따라서 이때 사용할 수 있는 클래스가 바로 '블루프린트(blueprint)'다. * 블루프린트(blueprint)는 '청사진'을 의미하는데, 플라스크에서는 URL과 호출되는 함수의 관계를 확인할 수 있는 Blueprint 클래스를 뜻..

[Flask] 플라스크 애플리케이션 팩토리

플라스크 애플리케이션 팩토리 가상 환경을 만들고 플라스크 프로젝트를 생성하고 실습해보는 것을 연습한 포스팅(https://psleon.tistory.com/147)에서는 플라스크 앱을 간단히 알아보았다. app = Flask(__name__) 플라스크 앱은 위 코드에서 보듯 Flask 클래스로 만든 객체를 말한다. 플라스크는 app 객체를 사용해 여러 가지 설정을 진행하는데 이와 같은 방식으로 app 객체를 전역으로 사용하면 프로젝트 규모가 커질수록 순환 참조(circular import) 오류와 같은 문제가 발생할 확률이 높아진다. * 순환 참조: A 모듈이 B 모듈을 참조하고 B 모듈이 다시 A 모듈을 참조하는 경우 애플리케이션 팩토리 사용하기 위에서 설명한 app 객체를 전역으로 사용할 때 발생할 ..

[Flask] 플라스크 기초 다지기

플라스크 기초 다지기 이전 포스팅(https://psleon.tistory.com/147)에서는 가상 환경에서 플라스크 프로젝트를 생성하고 실행시켜 보는 실습을 하였다. 지금까지 진행한 파이보 프로젝트는 projects/myproject 디렉터리 아래에 pybo.py 파일만 생성한 상태이다. 하지만 어느정도의 규모를 갖춘 프로젝트를 만들고자 한다면 프로젝트 구조를 잘 만들어야 한다. 하지만 Django와 같은 파이썬 웹 프레임워크와는 다르게 Flask에서는 프로젝트 구조에 대한 규칙이 없다. 그래서 플라스크에서는 프로젝트를 구성할 때 많은 생각을 해야 한다. 플라스크 프로젝트 구조 포스팅을 이어 나가며 제작할 파이보 프로젝트의 전체 구조는 대략 아래와 같다. pybo/ ├── __init__.py ├──..

[NLP] NLP의 기초

NLP의 기초 최근 ChatGPT, Bard 등이 도입되며, 전세계적으로 NLP에 대한 관심도가 증가하였고 수요도 급격하게 증가하였다. 앞으로는 거대 언어 모델(LLM)과 Computer Vision을 융합하여 사용할 수 있는 인재의 수요가 높아질 것이라 예상되기 때문에 Computer Vision 외에도 NLP에 대해 학습하며, 실습도 하고자 한다. NLP(Natural Language Processing, 자연어 처리)란? 컴퓨터가 인간의 언어(비정형 데이터, unstructured data)를 이해할 수 있도록 처리하는 기술이다. 컴퓨터는 2진 데이터(0과 1, binary data)로 되어 있는데 컴퓨터가 비정형 데이터를 이해하기 위해서는 2진으로 변환해줘야 한다.(encoding) 위 그림에서는..

[Flask] 가상 환경에서 플라스크 프로젝트 생성하고 실행시키기

플라스크 프로젝트 생성하고 실행시키기 필자의 개발 환경은 Mac M1 AppleSlicon 이며 'Do it! 점프 투 플라스크' 책을 통해 플라스크를 학습하며 포스팅을 이어 나갈 것이다. 가상 환경 사용 먼저 바탕화면에 venvs라는 디렉터리를 하나 생성하고 'python -m venv myproject'를 입력해 가상 환경을 만들어 준다. 다음으로 'source myproject/bin/activate' 명령어를 입력하여 가상 환경에 진입한다.(참고로 가상 환경을 종료하고 싶으면 deactivate를 입력하자.) 가상 환경에 진입했으면 'pip install Flask' 명령어를 입력해 플라스크를 설치하자. 프로젝트 디렉터리 생성하기 이제 바탕화면에 프로젝트 디렉터리를 생성하자. 바탕화면에 proje..

[CV] 이진 영상 - 오츄 알고리즘(Otsu algorithm)

오츄 알고리즘(Otsu algorithm) 오츄(otsu, 1979)는 이진화를 아래 식의 최적화 문제로 바라보았다. t^ = argmin J(t) 이 식은 모든 명암값에 대해 목적 함수 J를 계산하고 J가 최소인 명암값을 최적값 t^으로 정한다. 이렇게 결정한 t^을 명암 영상을 이진화 하는 식(b(j, i) = {(1, f(j, i) >= T), (0, f(j, i)

[Toeic Speaking] 시계토끼제니쌤 파트 3 만능문장 스크립트 정리

https://www.youtube.com/watch?v=5i2DI__8wVI 파트 3 만능 템플릿 1. 스트레스 It relieves my stress. I’m stressed out these days. So, I need this. 2. 돈 절약 It’s cheaper so I can save money. 3. 가격 저렴 The price is reasonable. 4. 시간 절약 It’s faster so I can save time. 5. 유용한 정보 1) I can get a lot of useful information from my friends. 2) I can get a lot of useful information from books. 3) I can get a lot of usefu..