# Computer_Vision

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컴퓨터 비전의 꽃 - Object Detection (물체 검출)

Object Detection (물체 검출) 은 이미지 내에 물체의 위치를 찾고, 그 물체가 무엇인지를 식별하는 문제입니다. Object Detection은 다양한 컴퓨터 비전 문제 영역 중에서 가장 실용적이고, 다양한 분야에 응용될 수 있는 문제영역 중 하나입니다.

약 13시간 전
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[ 논문 리뷰 ] DETR: End-to-End Object Detection with Transformers

object detection의 최종 목표는, 관심 있는 각 object에 대해 category label과 bounding boxes 집합을 예측하는 것이다. 현대의 detector들은 이런 set prediction problem을 간접적으로 다룬다. (예를 들어,

2022년 7월 26일
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Yolov5를 이용한 Object detection

오늘은 yolov5 모델을 이용하여 image detection을 해보겠습니다.​저는 python==3.9,2torch==1.2.0+cu102버젼을 사용했습니다.​제가 사용한 데이터는 roboflow에서 제공하는 Pothole dataset입니다.위 사진과 같이 도로에

2022년 7월 25일
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cs231n 4강 요약

수업 요약 노트

2022년 7월 17일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [4]

이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 만들었던 best.pt파일과 last.pt파일을 활용해 실제로 스크롤업 스크롤다운 되는 기능을 구현해보겠습니다. 비단 스크롤업과 스크롤다운 뿐만 아니라, 검출된 정보를 뽑아낼 수 있다면 여러분들이 구현하고자 하는 것대로 커스터마이징할

2022년 6월 29일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [3]

이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 라벨링했던 정보를 yolov5s 모델에 넣어 학습시킬 예정입니다. yolov5s 같은 경우 추가적인 다운과정 없이 ultralytics github 페이지를 clone하시면 됩니다.우선 현재는 다음과 같이 data 폴더와 yolov5폴

2022년 6월 29일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [2]

이번 포스팅에서는 이전 포스팅에서 수집한 데이터를 라벨링할 차례입니다.labelimg를 이용해 yolo 형식에 맞는 라벨링을 진행할 예정입니다.m1에서 lableimg 실행 방법은 이 프스팅을 읽어주세요. 윈도우의 경우 labelimg github의 README에 나와

2022년 6월 29일
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Yolo PyTorch custom dataset 학습시키기 [1]

이번 포스팅으로 정리해볼 내용은 직접 데이터를 모으고 데이터라벨링을 거쳐 학습시킨 후 실시간으로 학습시킨 내용을 확인해보는 내용입니다. 이 포스팅은 이 유튜브에 대한 내용을 활용 및 변형 했습니다. 아직 yolo나 AI에 대한 내용이 미숙해서 구체적으로는 알지 못합

2022년 6월 28일
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10. Color Subsampling & Segmentation

Subsampling chroma subsampling 사람의 시각은 녹색에 더 예민하다. -> 다른 채널의 resolution 낮추기 (녹색, 파랑색을 1/3만큼 낮추기) -> 1/3 이상 줄이면 artifact 발생 -> subsampling은 luminace에

2022년 6월 20일
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14. Decision Tree and Random Forest

⚫Supervised learning – 1 ⚫ Classification performance : 정확도 측정 방법 ⚫ Decision Tree : 스무고개 놀이 ⚫ Training generalization ⚫ Parameter vs. Hyper-parame

2022년 6월 19일
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13. KNN & K-Means Clustering

This time... K-Nearest Neighbors K-Means Data driven approach Rule based approach 사람이 하나하나 조건문 제공 Data driven approach 데이터들에서 일관된 특징 추출 수많은 데이터 +

2022년 6월 19일
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2. What is an image

How are image created?1\. Dark room camera암실 -> 구멍으로 빛개기일식 카메라The pinhole camera빛이 들어와 각 픽셀을 생성빛은 직진Gray Img1d - vector - slice - scanline (audio)2d -

2022년 6월 19일
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12. Handcrafted visual feature

color spacescolor histogramhistogram of oriented gradients (HOG) \- pedestrian detection, object classification 등 HSV color space \- Hue : 각도, Satu

2022년 6월 19일
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11. Hough Transform & Corners

Gaussian BlurMedian blurMorphologicalnoise input image일 경우 엣지를 찾을 수 없다.\-> smooth 시켜준다.Canny edge detector Hough Transform for liney-mx-c=0(Dual 관계) 하

2022년 6월 19일
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9. Color Space & Quantization

gray img -> matrixcolor img -> combination of three matrices = tensor빛과 비슷, 섞일수록 밝은색(0,0,0) = 검정(1,1,1) = 흰색, 모든 색을 섞은 색사람의 눈은 색마다 민감도가 다르다.프린트와 색칠과 비

2022년 6월 18일
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Resize the image but Annotation box?

이미지뿐만아니라 Annotation Box의 좌표값도 함께 Resize하는법

2022년 6월 7일
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Loss Function and Optimization

How can we tell whether weight of a linear classifier W is good or bad? To quantify a "good" W, loss function is needed.Starting with random W and fin

2022년 6월 1일
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Feature Matching and Fitting

RANSAC (RANdom SAmple Consensus) is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data.The Algorithm is as f

2022년 6월 1일
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[Torchvision] .transforms.Resize / .CenterCrop

torchvision.transforms.Resize() & CenterCrop()

2022년 5월 31일
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