# image classification

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CS231n 2강 이미지 분류

이미지 분류의 어려움과 NN, kNN 알고리즘, 교차 검증, 데이터를 분할하는 이유에 대해 설명

2022년 6월 30일
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자기주도학점제(P-커리어캐치) 한학기 활동 후기 (+우수 학생 선정 발표 준비)

Notice: 2022.06.23 기준 초고(=가독성, 연결성 등을 고려하지 않고 쓴 독자 비친화적인 글)임을 미리 밝힘.대상독자 1: 자기주도학점제를 IT, SW 또는 AI 관련 주제로 진행하고 싶은 대학생. 대상독자 2: 내가 직접 웹 어플리케이션을 만들고, 인공지

2022년 6월 23일
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2022 인공지능 온라인 경진대회 후기

안녕하세요. 2022 인공지능 온라인 경진대회에서 소고기 이미지를 통한 등급 분류 과제에 참가한 KoreanBeef팀 입니다. 이 과제를 진행하면서 많은 우여곡절이 있었는데 여기서 그 우여곡절에 대해 다루어 보겠습니다. 인공지능 온라인 경진대회?? 2022 인공

2022년 6월 21일
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Preprocess Image dataset for Image Classification

최근에 image classification을 하게 되었는데요. 그 과정에서 많은 것을 배웠습니다. 예를 들면 이미지 데이터 뭉치?를 학습하기 적합한 형식으로 만들어주는 과정과 pytorch의 딥러닝 모델 구조 등등 그 중에서도 가장 처음 단계인 이미지 데이터들을 학

2022년 6월 13일
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Transfer Learning

https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html

2022년 6월 12일
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또여기

또 여기와서 대회 준비중

2022년 6월 6일
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ResNet

Abstract신경망이 깊어질수록 학습하기는 어렵다. 이 논문에서는 이전의 네트워크보다 상당히 깊은 네트워크를 학습하기 용이하게 하기 위한 잔차 학습(residual learning)을 제시한다. 함수를 새로 만드는 것 대신 잔차를 학습에 사용하는 것으로 layer를

2022년 5월 12일
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VGGNet

논문은 큰 이미지 인식 설정 시 Convolution 네트워크의 깊이가 정확도에 미치는 영향을 조사한다. Vggnet은 3x3의 작은 filter들을 이용하여 네트워크를 점점 깊게 쌓으며 검증하였고, 그 결과 상당한 개선이 이루어졌다. 또한, vggnet을 이용해 Im

2022년 5월 11일
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AlexNet

AbstractImageNet LSVRC-2010 대회에서 1000개의 클래스의 120만 고해상도 이미지를 분류하기 위해 대규모 deep convolution network를 훈련했다.신경망은 6천만 개의 파라미터와 65만개의 뉴런과 5개의 convolution lay

2022년 5월 11일
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1. Image Classification 1

사람의 지능은 인지능력과 지각능력 기억과 이해 및 사고능력 까지의 넓은 영역을 의미AI는 바로 이 사람의 지능을 컴퓨터 시스템으로 구현하는 것사람은 5개의 감각을 활용해 세상과 상호작용을 하며 학습을 한다. 또한, 5개의 오감 말고도 교차값과 다중값을 통해 더 유용한

2022년 5월 11일
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8주차 Image Classification 1 정리

AI란 사람의 지능을 컴퓨터 시스템으로 구현하는 것이다. 여기서 지능이라함은 인지능력, 지각능력을 예로 들 수 있다. 그 중에서 가장 중요한것은 visualization, 즉 시각능력인데 우리가 어떤 것을 인지할 때에 시각능력에 75%나 의존하기 때문에 시각능력이 가장

2022년 3월 9일
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[부스트캠프 AI-Tech] 7주차

Resnet 50, Efficient Net b0, b3 로 실험Data Augmentation 시도 (torchvision.transforms , Albumentations)Custom Dataset으로 실험Resnet 50과 Efficient Net b3 Cross

2022년 3월 6일
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[부스트캠프 AI-Tech] 6주차 Day 4~5

Jupyter notebook —> VS Code + 서버 로 환경 변경Resnet 18로 하이퍼 파라미터 튜닝주어진 Baseline 코드 분석강의를 모두 듣고, 나만의 baseline 코드를 jupyter로 작성해보았다. 같은 팀원분들이나 예시 코드들을 참고하였지만

2022년 3월 6일
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[부스트캠프 AI-Tech] 6주차 Day 3

LossLoss 함수 = Cost 함수 = Error 함수loss.backward() : 모델의 파라미터의 grad 값이 업데이트다양한 Loss 함수 (Focal loss, Label Smoothing Loss ...)Optimizer어느 방향으로, 얼마나 움직일지?

2022년 3월 6일
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[부스트캠프 AI-Tech] 6주차 Day 2

Data FeedingFeed? → 대상의 상태를 고려해서 적정한 양을 준다.torch.utils.data \- Dataset \- 기본 구조Model시스템의 informative representationModel with Pytorchlow-lev

2022년 3월 6일
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[부스트캠프 AI-Tech] 6주차 Day 1

Competition?주어진 데이터를 이용해 원하는 결과를 만들기 윈한 가장 좋은 방법을 찾는 것Competition Detailoverview문제 정의data descriptionnotebooksubmission & leaderboarddiscussion등수보다 문제

2022년 3월 6일
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[AI 프로젝트] 한식 분류기(5/6)

우당탕탕 한식 분류기 개발기 - DataLoader

2021년 12월 25일
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[AI 프로젝트] 한식 분류기(4/6)

우당탕탕 한식 분류기 개발기 - DataSet 준비

2021년 12월 20일
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[AI 프로젝트] 한식 분류기(3/6)

우당탕탕 한식 분류기 개발기 - 모델 조사

2021년 12월 19일
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[AI 프로젝트] 한식 분류기(2/6)

우당탕탕 한식 분류기 개발기 - Task 수립 및 model 후보 정하기

2021년 12월 18일
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