건프의 소소한 개발이야기

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. 앞에서는 수많은 학습데이터들을 이용해서 패턴을 분석하는 예측함수를 구하고,그 예측함수를 이용해서, 현실값과 가장 차이가 적게나는 계수값(세타값들)을 구해서다음 들어올 데이터를 이용해 현실값과 가장 근접한 예측값을 뽑아내는 것을 했습니다.(사실 이것이 Data Based Machine Learning 기법의 전부인 듯한..) 다만 한가지 맹점은, 그 학습하는 데이터의 특징(Feature)가 단 하나여야 했다는 것이죠.데이터의 특징이 하나라는 의미는 다음과 같아요.ex> 집값을 결정하는 요인(feature)는 '집의 크기' 뿐이다.이럴 때, 집의 크기는 요인(feature)이고, 값 결정의 요인이 단 하나이므로 생각보다 간단하게 구해낼 수 있습니다. 하지만 이세상의 대부분의 경우는 ..

안녕하세요, 건프입니다. 이번엔 데이터처리를 간단하게 도와주는 Octave 라는 프로그램으로 Linear 한 예측함수와 그래프를 만드는 것을 해보려고 합니다. 1. 우선 데이터를 메모리 상으로 로드해야합니다. Octave에서는 공백기준으로 나누어져있는 데이터를 행렬데이터로 다음과 같이 쉽게 로드할 수 있습니다. 위 데이터에서 첫번째 열(column) 은 데이터 값(지금은 Single variable 이므로 고려해야할 데이터값이 하나입니다) 이고, 두번째 열은 실제 도출된 결과값 에 대한 정보입니다. 2, 우리는 이 데이터를 X(input data) 와 y(real output data) 로 나눠야 합니다.나누는 방법은 다음과 같습니다. 첫번째 인자의 : 는 모든 행의 값을 모두 가져와달라는 의미이고두번째..