인공지능

이번에 Object Detection 경진대회를 나가게 되면서 YOLOv8을 사용해보게 되었다. 이번 글에서는 YOLO라는 모델에 대한 자세한 설명보다는, Custom Dataset을 어떻게 YOLOv8에 Training 시키는지에 대한 자세한 설명과 코드 위주로 정리해보고자 한다. 1. YOLOv8이란? 우선, 기본적으로 YOLO(You Only Look Once)라는 모델은 객체 탐지(Object Detection)를 위한 딥러닝 모델 중 하나로서, 실시간 객체 탐지 및 분류 태스크에 널리 사용된다. 공식 깃허브 : GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 🚀 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite NEW - YO..

1. LeNet-5란? LeNet-5은 1998년에 개발된 초기 CNN 구조로, 이후 딥러닝의 기반을 마련한 모델이라고 할 수 있다. 2. 각 Layer 살펴보기 (1) Input Layer (입력층) LeNet-5의 입력은 32x32 크기의 흑백 이미지이다. Input 이미지는 0과 1 사이의 값으로 정규화된다. (2) C1 Layer (Convolution) LeNet-5는 두 개의 Convolution Layer을 가지고 있는데, 첫 번째 Convolution layer는 6개의 5x5 크기의 필터를 사용한다. 합성곱 연산 결과 6장의 28x28 feature map을 얻게 된다. 활성화 함수는 sigmoid 함수를 사용한다. (3) S2 Layer (Subsampling) Convolution l..

이번 포스팅에서는 딥러닝 모델의 연속 학습(Continual Learning)에 대하여 다뤄보고자 한다. 연속 학습(Continual Learning)이란? 인공지능의 연속학습(Continual Learning)이란 딥러닝 모델이 새로운 데이터를 기반으로 지속적으로 학습하는 방법을 말한다. 일반적인 딥러닝 모델은 큰 규모의 데이터셋으로 학습하고, 해당 데이터셋을 기반으로 일반화된 패턴을 학습한다. 그러나 실제 환경에서는 새로운 데이터가 지속적으로 발생하고, 이는 기존의 데이터와는 다를 가능성이 높다. 연속학습은 이러한 기존 딥러닝의 문제점을 보완하고자 새로운 데이터에 대해 지속적으로 학습하고, 학습한 지식을 점진적으로 확장해나간다. 이 사진에서 보다시피 데이터는 연구의 방향이나 시장의 수요에 따라서 클래..

아래 사이트(Machine Learning For Kids)에서 정말 간단하게 챗봇을 위한 인공지능 모델을 구축하고 사용해 볼 수 있다. 앱 인벤터를 이용하면 이 챗봇을 간단하게 앱으로도 구현해 볼 수 있다. 플랫폼과 파이썬을 사용하여 간단한 인공지능 챗봇을 구축해보고자 한다. Machine Learning for Kids An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and make things with it in Scratch. machinelearningforkids.co.uk 챗봇(Chat..

드롭박스(Dropbox)는 전 세계 600,000개의 팀이 사용하고 있는 클라우드 스토리지 서비스이다. 드롭박스는 지난 6월 22일 인공지능(AI) 기반 검색 도구 '드롭박스 대시(Dropbox Dash)'베타버전을 공개하였다. 드롭박스 대시는 인공지능을 기반으로 검색창 하나에 모든 툴, 콘텐츠, 앱을 연결해 주는 플랫폼이다. 이를 통하여 사용자는 다른 곳에 필요한 정보를 찾거나 정리 및 관리하는 시간을 줄일 수 있는 것이다. 드롭박스 대시는 구글 웍스페이스, 마이크로소프트 아웃룩, 세일즈포스 등 주요 플랫폼을 위한 커넥터를 지원한다고 한다. 이에 따라 사용자는 자료 공유, 회의 참석, 파일 검색 업무 중 애플리케이션을 전환할 필요가 없게 되었다. 드롭박스는 추후 생성 AI 또한 도입하여 저장된 자료를 ..

챗GPT, 알파고 이후 최대 임팩트 2022년 11월 30일에 공개된 ChatGPT는 5일만에 100만 사용자를 달성하였고, 40일만에 1000만, 2달만에 월 사용자 1억을 달성하였다. 틱톡(TikTok)이 9개월만에 달성했던 것에 비교하면 상당히 빠른 시일내에 많은 사용자를 달성했음을 알 수 있다. 챗GPT, 흥행 성공의 이유 쉬운 사용 방법 : 누구나 쉽게 가입 가능하며, 기존 프롬프트 엔지니어링에서 필요했던 명령어에 대한 지식 없이 일반인도 누구나 질의 응답이 가능하다. 자연스러운 답변 : 무엇보다도 질문에 대한 답변이 상당히 자연스럽다는 것이다. 여기서 자연스럽다는 것은 마치 인간과 대화를 하는 것처럼 느껴진다는 것이다. 강력한 성능 : 광범위한 부분에서 굉장히 강력한 성능을 보인다. 논문을 작..

본 포스팅에서는 OpenCV와 Python을 활용하여 얼굴 검출을 수행하는 방법을 소개합니다. 얼굴 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나로, 이미지나 비디오에서 얼굴을 자동으로 인식하는 기술을 말합니다. 여기서는 하르 캐스케이드(Haar Cascade)라고 하는 객체 검출기를 사용하였고, 실행 환경은 Google Colab에서 실행하였습니다. 1. OpenCV 설치하기 OpenCV가 설치되어 있지 않은 분들만 다음 코드를 콜랩에서 실행하여 설치해 주시면 됩니다. !pip install opencv-python 2. Haar Cascade 파일 다운로드 얼굴 검출을 위해 미리 학습된 Haar Cascade 파일이 필요합니다. OpenCV 공식 GitHub 저장소에서 다양한 학습된 모델을 ..

OpenCV란? OpenCV는 "Open Source Computer Vision Library"의 약자로, 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야 개발하는 데 사용되는 라이브러리입니다. C++, Python, Java 등 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있고, 본 글에서는 Python을 사용하여 OpenCV를 설치하는 방법을 알아봅니다. OpenCV 설치하기 OpenCV는 pip를 통하여 설치할 수 있습니다. 파이썬 3.x를 설치한 후 다음 명령어를 사용하여 OpenCV를 설치 합니다. # pip 명령어로 설치 pip install opencv-python 정상적으로 설치 되었다면 다음 코드를 실행하였을 때 설치한 OpenCV의 버전이 출력됩니다. import cv2 print(cv2.__version..