건프의 소소한 개발이야기

안녕하세요, 건프입니다. 지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck의 기술문서를 정리한 것입니다. 개인적으로 Machine Learning, Deep Learning 모두 데이터분석의 영역이고, 따라서 이것이 수치이든, 이미지이든 Data 를 어떻게 다룰(Process)것인가 가 정말로 중요하다고 생각합니다. 제가 RapidCheck Detection Engine 를 만들때 사용하였던 데이터 전처리과정을 다뤄보았습니다. 자세한 내용은 아래와 같습니다. Data PreprocessingRapidCheck tech documents about Detection Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com)Preprocessing 다음은 RCNet 이 학습을 하기 위해..

안녕하세요, 건프입니다.지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술문서를 정리한 것입니다. Deep Learning 으로 이미지 객체인지(Object Detection on a Single Image) 를 하기로 마음먹었을 때, 이를 위한 기존 이론이 무엇이 있는지를 알 필요가 있습니다.저는 Object Detection 계의 양대산맥인 R-CNN 계열과 YOLO 계열을 비교하였습니다.자세한 내용은 아래에서 확인할 수 있습니다. detection_2_deepalgo.md Deep Algorithm ComparsionRapidCheck tech documents about Detection Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com)R-CNN vs YOLO..

안녕하세요, 건프입니다. 지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술 문서를 정리하였습니다. 이번편은 RapidCheck 는 영상에서 객체(Object)을 인지(Detection & Recognition) 하는 방법으로 TensorFlow 를 이용한 Deep Learning 기법을 사용하였습니다. 영상은 일련의 이미지의 연속이고 결국 영상객체인지는 이미지에서의 객체인지의 고도화로 이어질 수 있기 때문에, 굳이 Deep Learning 이 아닌 기존의 Computer Vision 적 지식 또는 접근으로도 결과물을 어느정도는 낼 수 있으나, 몇가지 치명적인 이유로 인해서 Deep Learning 을 도입하게 되었습니다. 자세한 사항은 아래에서 확인할 수 있습니다. IntroductionRapidCh..

안녕하세요, 건프입니다.지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck 의 기술 문서를 정리하였습니다.이번편은 RapidCheck 의 Deep Learning 을 이용한 Object Detection & Tracking 기법에 대한 설명입니다. detection_tracking_summary.md Detection & Tracking SummaryRapidCheck tech documents about Detection Engine powered by Junsu Lee (ljs93kr@gmail.com)개요 영상이란 기본적으로 연속된 이미지의 나열이므로, 기존 산업의 기술적 관점에서보면, 영상 분석이란 이미지를 다루는 컴퓨터 비전(Computer Vision)의 영역이라고 할 수 있었다. 하지만, 이미지에서..

안녕하세요, 건프입니다. 첫번재로 하기 좋은 프로젝트는 Deep Learning 계의 Hello World 에 해당하는 MNIST 데이터 셋을 가지고 노는 것입니다.관련 컴피티션은 여기서 확인할 수 있습니다. https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer데이터는 여기서 받을 수 있습니다. https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data관련되어 연구된 소스는 여기서 확인 가능합니다. https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/kernels 다음은 제가 Keras 라는 Python 딥러닝용 라이브러리를 이용해서 Digit Recognizer 를 해결해 보았습니다.사용한 환경은 Python 3.5+, jupyter..