건프의 소소한 개발이야기

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. Python 언어 기반의 Macine Learning Platform 인 Tensorflow 를 공부하고 있었습니다. 전 포스팅에서는 상수선언과 변수선언, 랜덤 벡터 및 매트릭스 만드는 기본적인 방법과 Tensorflow 가 가지고 있는 Session() 의 존재 의미 등을 확인하였습니다. 이번에는 본격적으로 Linear Regression 방식을 이용한 예측함수 추출 구현에 앞서 알아야 할 몇가지를 짚어봅니다. 1. placeholder import tensorflow as tf x = tf.placeholder("float", [2, 3]) y = tf.ones([2, 3], "float") result = tf.add(x, y) with tf.Session() as sess..

안녕하세요, 건프입니다. 이번엔 Python 기반의 Machine Learning 언어 및 플랫폼인 "Tensorflow" 를 사용해봅니다. import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([[10, 20, 30], [100, 200, 300]]) c = tf.add(a,b) with tf.Session() as sess: print sess.run(c) 우선 상수 tensor a와 b를 생성합니다 이후, a 와 b를 더하는 tensor 인 c 를 생성합니다.그리고 Session 을 열고 c를 run 합니다.그 결과를 print 하면 다음과 같은 결과가 나타납니다. a는 벡터이고 b는 행렬인데, 더하기 ..