Mizzle-Blog

기능사항은 다체롭고, 요구사항도 다체롭다. 기본개발은 어느정도 완료되었고, 남은건 최적화 + 버그수정 무한반복할거같다. 안정화 되면 AI나 다시 파야겠다.

프로토 타입을 혼자 한건 나름 새롭다. plc 통신 받는부 부터 뒷단 혼자 다했다...혼자 소프트웨어 만드는데 3개월이나 걸리냐..... (공부하자..) c#으로 했고, AI는 과거 촬영 데이터를 기준으로 학습을 맡겼다. 이제 본격적으로 AI 모델 개발부터 해보자.(갈길이 멀다..) 이미지 처리는 병렬처리로 수행했고, 2K 크기 이미지를 실시간으로 랜더링 수행시켰다. 캡쳐 동작 영상

원인 회사에서 AI 통합 솔루션 및 예측 프로그램을 설계하기 위해 프로그램을 간단하게 구현함 Back-end : django Front-end : react AI : cascade Mask R-CNN(MMDetection) 결과 구현 화면 https://www.youtube.com/watch?v=Mj-nGin22Sk 결과 표현 Git https://github.com/MizzleAa/project_catdog_predict GitHub - MizzleAa/project_catdog_predict Contribute to MizzleAa/project_catdog_predict development by creating an account on GitHub. github.com P.S 우리집 강아지는 귀엽다

Python Pytorch Install with GPU python : 3.7.5 해당 기준은 python을 기준으로 설치하는 버전입니다. conda를 사용하지 않았으며, 가상환경 생성을 통해 해당 python package를 설치합니다. 1. GPI : https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications CUDA - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to navigation Jump to search Parallel computing platform and programming model CUDA (or Compute Unified Device Architecture..

의 노드( Node ) 1. 개념생물학의 신경세포(=neuron)과 같은 개념이다.신경망을 구성하는 하나의 단위이다.[그림 1] 노드 구조 원 : 노드화살표 : 신호의 흐름: 외부에서 들어오는 신호( Input ): 신호를 연결하는 가중치( Weight ): 신경망의 정보저장을 관여하는데 사용(= Bias ): 외부로 나가는 신호( Output )외부에서 들어오는 각각의 신호들은 해당 가중치가 곱해져 노드로 전달된다.: 가중합은 가중치의 합( Weighted Sum )으로 입력(Input)과 가중치(Weight)의 곱한 결과 값노드는 가중합을 활성함수에 입력해 얻은 값을 외부로 출력한다. : 활성함수( Activation Function )으로 가중합의 값을 특정 조건 결과를 반환시켜준 함수( Step ..

머신러닝(Machine Learning) 1. 개념데이터(Data)를 이용한 모델링(Modeling) 기법이다.사람이 직접 데이터를 분석해 모델을 만드는 것이 아닌 학습(Learning)과정에 의해 모델을 찾아내는 과정이다.필요한 데이터는 학습 데이터(Train Data)가 필요하다.모델(Model)은 최종 결과물을 의미한다.즉, 데이터를 이용하여 학습과정에 의한 맞춤형 모델을 찾아내는 과정이다.[그림 1] 모델 정의 및 학습 과정 순서도 파란색 : 미리 정의된 데이터를 통해 머신러닝을 학습해서 모델을 얻는다.붉은색 : 실제 모델을 검증하고, 올바르게 학습이 잘되는지 임의의 입력데이터( or 기존 학습데이터 )를 통해 결과를 확인한다.( = 추론(Inference) ) 올바르게 학습이 진행되면 만족한 결..