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프로젝트/AI

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[AI] EfficientNet을 이용한 컴퓨터 분류 2022.06.06.-2022.06.08. 사람 얼굴 이미지 파일 15개, 컴퓨터 이미지 파일 15개를 제공하여 EfficientNet B0 모델로 학습하고, 예측용으로 제공되는 10장의(사람 5장 + 컴퓨터 5장) 이미지 데이터 중 컴퓨터인 것만 인쇄하는 프로그램이다. - 학습 이미지 : 사람 이미지 15장, 컴퓨터 이미지 15장 - 예측 이미지 : 사람 이미지 5장, 컴퓨터 이미지 5장 - 모델 : EfficientNet B0 학습과 예측 이미지인 총 20장의 이미지는 Github에 미리 올려놓고 수행 컴퓨터 이미지 15장을 읽어 들인다. 그 후 plot_images 함수를 통해 시각적으로 이미지를 보여준다. import matplotlib.pyplot as plt import nump..

[AI] Yolo v4를 이용한 강아지 인식 인공지능 2022.05.23.-2022.06.02. 본 프로젝트는 YOLO v4를 사용하여 강아지 데이터를 학습하여 강아지를 검출하는 프로젝트이다. 본 프로젝트는 yolo-mark를 사용하여 직접 라벨링 과정을 거쳐 학습 데이터 4000장, 테스트 데이터 1000장으로 데이터셋을 구축하였고 15000번의 학습을 진행하였다. OS : Windows 10 CPU : Intel(R) Core(TM) i7-6700 CPU @ 3.40GHz 3.40 GHz RAM : 16GB GPU : RTX 2060 CUDA : 10.1 cuDnn : 7.6.4 opencv : 3.4.8 Visual Studio 2017 라벨링 도구 : Yolo-mark 학습 모델 : Yolo v4 CUDA와 cuDNN은 학습을 CP..

[AI] Yolo v3를 이용한 이상행동 감지 인공지능 2021.03.20.-2021.06.01. 범죄 예방을 위해 사용하고 있는 CCTV를 관리할 인력이 부족하여 이를 해결하기 위하여 인공지능이 폭력행위를 감지할 수 있도록 인공지능을 모델링 및 학습시키고, 실제 환경에 바로 적용할 수 있는 인공지능 개발하였다. 영상이 yolo network로 전달되면 다수의 경계박스와 그리드 셀을 통해서 값을 얻어 이를 객체로 검출한다. YOLO를 학습시키기 위해 학습과 트레이닝 데이터를 정의하는 data 파일, CNN 레이어의 구조를 정의하는 cfg파일, 학습시킨 가중치 정보가 들어있는 weights 파일 세 가지가 필요하다. YOLO에서는 기본적인 객체검출에 대한 cfg파일과 weights 파일을 제공한다. 이를 활용할 수도 있지만 우리는 화질이 ..

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