내 세상

Precision, RecallRecognition과 Detection 기술의 성능을 평가할 때는 검출율과 정확도를 동시에 고려해야 한다. 검출율 recall대상으로 하는 object를 놓치지 않고 잘 검출하는 지를 나타냄. 정확도 precision 검출된 결과가 얼마나 정확한지를 나타냄. 즉, 실제 결과와 예측 결과를 비교함. precision VS recall 둘을 헷갈리는 이유는 Detect라는 단어에 대해서 혼동을 하기 때문임. detect는 단지 알고리즘이 무언가를 검출했다는 것을 의미함. 검출한 결과가 실제 물체일수도, 아닐수도 있음. Ex) “어느 알고리즘의 성능은 recall 0.9, precision 0.7이다" 위와 같이 알고리즘의 성능을 어느 한 값으로만 표현하고 평가하는 것은 올바르..

EAST (Efficient and Accurate Scene Text Detector)- image 내에서 text를 detect하기 위한 알고리즘 수정중

에러 ValueError: No variables to save https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 위 경로의 Tensorflow object detection api를 테스트해볼 때, 모든 전반부 과정 후 train.py 실행시킨 다음 뜨는 에러.ssd_mobilenet_v1_coco를 모델로 사용할 때는 발생하지 않았으나, ssd_resnet_50_fpn_coco를 모델로 사용할 때 발생함. 해결 방법 pipeline.config 파일 내에 소스 코드 한 줄 추가하여 해결할 수 있음.아래에 위치에 빨간색으로 표시된 라인을 넣어서 해결하세요 train_config: { batch_size: 24 optim..

Scalar (0D Tensor)axis = 0하나의 숫자만 담고 있는 텐서ndim 속성을 사용하면 numpy arraya의 axis 개수를 확인할 수 있음.Tensor의 axis 개수를 rank라고도 부름.Vector (1D Tensor)axis = 1x = np.array([12, 3, 6, 14, 7])이 벡터는 5개의 원소를 가지므로 5D vector라고 부름. (5D vector/5D Tensor를 혼동하면 안됨.)Matrix (2D Tensor)axis = 2x = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]])3D Tensoraxis = 3 Tensor의 3가지 핵심 속성Axis(Rank)Numpy library의 nd..

인공 지능이 사람의 지능을 어떤 다른 것으로 대체하지 않는다. 인공 지능은 우리 생활과 일에 지능을 더한다. 이 지능은 다른 종류의 지능이다.AI는 Artificial Intelligence가 아니라 Augmented Intelligence이다. LSTM으로 텍스트 생성하기생성 RNN의 간단한 역사- 1997년 LSTM 알고리즘 개발 시퀀스 데이터를 어떻게 생성할까?- 이전 토큰을 입력으로 사용해서 시퀀스의 다음 1개 또는 몇 개의 토큰을 RNN 또는 CNN으로 예측하는 것 - language model- 이전 토큰들이 주어졌을 때 다음 토큰의 확률을 모델링할 수 있는 네트워크- 언어의 통계적 구조인 잠재 공간을 탐색함. - 시퀀스 생성 프로세스1. language model 훈련하고 나면 해당 mode..