Clarify_Way

종종 긴 횡단보도나 교차로를 신호등 시간 내에 이동하지 못하시거나, 이동하시는데 위험한 상황을 격으시는 교통약자분들을 본 적이 있었다. 이런 경험을 없애고 교통약자분들도 안전한 야외활동을 할 수 있도록 도와주자는 생각으로 이번 프로젝트를 진행하였다. 처음 시작할 때의 목표는 대표적인 교통약자분들을 모두 인식하여 도움을 주자는 생각을 하였지만, 부족한 데이터로 인해 낮은 정확도를 보일 바에는 우선 많은 데이터를 가져올 수 있는 label만 가지고 모델을 구성해보자는 목표를 변경하여 진행했다. 프로젝트 목표 휠체어와 목발 이용자들이 횡단보도를 이동하면 카메라가 인식하여, 신호등 시간을 추가시키도록 도와주자. 프로젝트 계획 1. 휠체어와 목발 데이터를 google에서 크롤링한다. 2. 이미지 데이터에 인식할 ..

정도율과 재현율 그리고 f score을 우선 알아야 추후에 classification이나 computer vision을 모델링하여 결과를 평가할때, 필수적으로 알아야하는 부분이다. computer vision에서는 IOU가 사용한다. 그렇기에 yolo 프로젝트 모델링 파트를 블로그에 올리기 전에 평가지표들을 모두 정리하는 과정을 갖도록 해봤다. 오차행렬(Confusion Matrix) Binary Classification 평가 결과를 나타낼 때 가장 널리 사용하는 방법이다. multi Classification또한 평가지표들에 정도율 재현율 f score들을 사용한다. 정확도(accuracy) 모든 분석 결과에서 양성을 양성으로 판별하고 음성을 음성으로 판별한 값들의 비율을 말한다. Accuracy =..

한국어로 흔히 객체 인식으로 불리는 object detection은 다양한 모델로 구현이 가능하다. 이 다양한 모델의 장단점과 차이점을 구분하는 공부과정을 가져보았다. Object Detection Computer vision의 다양한 분야중 하나로, 주어진 이미지에서 사용자가 원하는 객체를 인식하고 찾아내는 기술이다. -Classification은 이미지내에 있는 객체를 분류하고 판별만 하는 것이고 Object Detection은 판별하는 동시에 객체가 어디에 위치해있는 지까지 탐지하는 것이다. 다시말해, Object Detection은 어떤 객체인지 분류(Classification)하고 그 객체가 어디에 있는지 좌표를 통해 찾아내는(Localization)의 이슈를 해결해야하는 기술이다. Object..

종종 긴 횡단보도나 교차로를 신호등 시간 내에 이동하지 못하시거나, 이동하시는데 위험한 상황을 격으시는 교통약자분들을 본 적이 있었다. 이런 경험을 없애고 교통약자분들도 안전한 야외활동을 할 수 있도록 도와주자는 생각으로 이번 프로젝트를 진행하였다. 처음 시작할 때의 목표는 대표적인 교통약자분들을 모두 인식하여 도움을 주자는 생각을 하였지만, 부족한 데이터로 인해 낮은 정확도를 보일 바에는 우선 많은 데이터를 가져올 수 있는 label만 가지고 모델을 구성해보자는 목표를 변경하여 진행했다. 프로젝트 목표 휠체어와 목발 이용자들이 횡단보도를 이동하면 카메라가 인식하여, 신호등 시간을 추가시키도록 도와주자. 프로젝트 계획 1. 휠체어와 목발 데이터를 google에서 크롤링한다. 2. 이미지 데이터에 인식할 ..

"강한 리더란 귀 기울일 줄 아는 겸손함, 끊임없이 도전하는 자신감, 논쟁을 끈태고 실행에 옮길 때를 아는 지혜를 갖춘 인물이다." 인텔 CEO, 인트루 S.그로브가 말했다. 미래의 내가 강한 리더가 되길 빌며 이 책을 폈다. 리더의 자리는 매우 고생하고 힘든 자리지만, 배울 수 있는 기회를 많이 준다. 그래서 나는 리더를 좋아한다. 누군가 나에게 '리더란 무엇인가'라고 물으면, 나는 이렇게 대답한다. " 리더는 앞에서 이끄는 자가 아니라, 함께 나아가기 위해 도와주는 자다." 매력적이고, 어려우면서 중요한 리더의 덕목을 이 책을 통해 배워 강한 리더가 될 것이다. 협력을 이끌어 멋진, 우수한 팀을 가꾼 리더가 될 것이다. 이러한 다짐을 하며 책을 읽기 시작했다. 책에서 알려주는 리더의 덕목들 모두 빠트..

convolution layers는 Dense layer와 비슷하지만 연산이 조금은 다른 구성을 하고 있다. 보통 convolution layers는 이미지 데이터를 활용하는데 사용되고 있어 image tensors의 구성으로 공부를 해보았다. Dense Layer에서도 그랬듯이, data가 layer를 통과했을때, 연산을 통해 shape가 어떻게 변화하는지 확인해보자. correlation과 Dot Product 와 Convolution의 차이점을 확인해보자. Correlation correlation은 Convolutional Neurons Network 에서 사용하는 대부분의 연산이다. [Classical Correlation] 우리가 다루게 되는 것은 convolution 이라 부르지만, 실제로는..

Multiclass Classifiers는 앞 글에서 배운 Binary Classifiers와 다르게 다양한 class로 구별하려 할 때 사용한다. sigmoid와 softmax의 개념들을 공부해서 알겠듯이, Multiclass Classifiers는 softmax를 layer로 활용하여 분류한다. Softmax Layers IO of softmax 우선 softmax의 input과 output을 확인해보자. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Activation logit = tf.random.uniform(shape = (1,5),minval=-10, maxval=10) softmax_value = Activation('softm..

Digit Recognizer Learn computer vision fundamentals with the famous MNIST data Goal : 이 대회의 목표는 손으로 쓴 한 자리 숫자의 이미지를 가져와 그 숫자가 무엇인지 확인하는 것입니다. 테스트 세트의 모든 항목에 대해 올바른 레이블을 예측합니다. Metric : 이 경쟁은 예측의 분류 정확도(정확한 이미지의 비율)로 평가됩니다. 마지막 제출파일 : sample.submission.csv 평가용 픽셀 데이터-> 구축한 모델에 구동 -> 나온 예측값 -> label열에 넣어 제출 Label을 가장 잘 예측한 모델이 승자인 대회. 1 . Import Libraries & Load Data import numpy as np import pand..

Big 5 성격유형 모델 개방성 : 관심사의 범위와 새로운 것에 매료되는 정도 개방성이 높으면 창의적, 호기심이 많음 미적 감각이 예민 ./ 낮으면 관습적이며 일상적인 것들 선호 성실성 높으면 책임감, 정리된 생활, 의지할 수 있음, 꾸준함. 낮으면 주의가 산만 신뢰할 수 없음 성실성이 높으면 습관프로젝트에서 성공할 가능성이 높음. 외향성 : 관계에서 편안함을 느끼는 정도 회향성 사교적 적극적 붙임성이 좋음 야망이 있는 모습. / 내향성 : 생각이 깊고 소심하고 조용 외향성이 높으면 리더가 될 가능성이 높지만, 좋은 리더가 된다는 것은 다른 문제임. 친화성 : 다른 사람을 존중하는 경향 친화성이 높으면 협동적 따뜻하며 타인을 신뢰 / 낮으며 ㄴ차갑고 의견일치 어려움 정서적 안정성 : 스트레스를 견딜 수 ..

[도덕적 감정] 다른사람의 고통에 대한 공감, 자신의 비도덕적 행동에 대한 죄책감, 다른 사람에게 행해지는 불의에 대한 분노, 비윤리적으로 행동하는 사람에 대한 경멸등이 포함된다. 많은 관심을 갖고 있다. 도덕적 혐오감은 도덕적 판단으로 하는 혐오감을 말한다. [기본적인 기분: 긍정적 정서와 부정적 정서] 일반적이다. 긍정과 부정으로 나눠서 말한다. 감정산태는 감정의 기차 - 긍정적인지 아니면 부정적인지 -와 감정의 각성 정도 - 에너지의 높고 낮음 - 의 결합으로 표현될수있다. emotional states가 된다. 긍정성 상쇄(positivity offset) : 특별한 일이 아니어도 투입이 0이라도 약간의 긍정적인 기분을 더 느낀다. 아무 일이 일어나지 않았을 때, 부정적인 기분보다 긍정적인 기분을..