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 ..

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 ..

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..

Programming3 Project : 노트북 데이터를 활용하여 사용자가 원하는 조건의 노트북들을 비교 분석하기 >프로젝트 주제 선정 이유 : 노트북과 같이 다양한 스펙을 갖는 데이터가 있는 제품을 구매하고자 할때,내가 원하는 스펙의 조건중 가장 합리적인 제품인 무엇인지 결정하는데에는 많은 어려움이 있다. 현재 네이버나 다나와 쇼핑몰에서는 cpu와 제조사, 화면 크기, 메모리, 저장 용량, 무게까지는 원하는 스펙을 선택하여그에 맞는 제품을 확인할 수 있도록 구성되어 있지만, GPU나 배터리, HDMI 포트 유무, 두께, 웹캠 유무처럼섬세한 스펙은 선택하여 볼 수 없다. 따라서 이런 부족한 부분을 보완하여 소비자가 자신에게 적합한 노트북을 선택할 수 있도록도와주는 시스템을 구축하는 것이 본 프로젝트 주제..