Mizzle-Blog

문제 이슈 학습의 배경데이터를 만들어야 하는데 촬영된 데이터(*.raw)를 학습용 데이터로 변환하는 작업을 수행하는 작업 중 데이터 본질에서 노이즈에 대한 이슈가 있었다. 노이즈 값은 pixel이 0의 값을 가지고 있으며 X-ray 특징상 투과되지 못한 데이터일 경우 0의 값을 반환한다. 해당 데이터의 잡음을 제거하되 merge같은 이미지필터를 통해 영상전체에 영향을 주면 안된다. 그리고 이미지가 높은 픽셀쪽으로 전체적으로 치우쳐져있기 때문에 평활화를 진행해야한다. 결과(잡음) 이전 이후 결과(전체) 이전 이후 Git https://github.com/MizzleAa/Xray_Image_Processing_Algorithm/blob/main/library/images/convert.py GitHub - ..

데이터 베이스를 직접 설계하고 샤딩기술을 미리 알았다면 좀더 분산처리에 가까웠을텐데.... 중간 사업 들어간건 설계랑 사람이 원만하지 않으면 가지말자... 1. 배경 환경적인 이슈 문제 패쇠망 환경에서 서로다른 데이터 배이스가 통신을 해야하는데 sqlAlchemy 가 Tibero를 지원하지 않아 생긴 문제 지원적인 이슈 문제 화물 정보에 물품을 수령하는 개인정보(민감정보) 가 포함되어 있기 때문에 USB 및 이외의 것 사용 불가 2. 해결 직접 odbc 쿼리문을 작성하여 mysql의 데이터를 스케줄링처리를 통해 tibero에 저장 및 관리하는 프로그램 개발 하루 일 평균 데이터 소비량 영상 메타 정보 : 하루 평균 약 10만건 AI 처리 정보 : 모델(3개의 모델)별 종합 처리 량 약 33만건(인식율 5..

커밋상태를 보니 이틀이나 걸렸다. 일다니면서 야간에 공부하니까 그럴수 있지만 지금보니.... 좀더 분발하자... ※ 인공지능 이론 설명은 하지 않습니다. 이전글 : https://mizzlena.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-Pytorch-Object-Detection-Fintuning-Tutorial [인공지능] Pytorch Object Detection Fintuning Tutorial 1 여기저기 흩어져있던 정리내용 취합하고 있는데 해당 코드가 과거 블로그에만 있고 git이 날라가 있다.... 뭔가 그렇다 좀... 정리도 잘하고, 공부나 더하자. 해당 코드는 pytorch tutorial을 가져온 것 mizzlena.tistory..

Torch Vision 정리 import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def fun(): ''' 신경망의 일반적인 학습 과정은 다음과 같습니다: 1. 학습 가능한 매개변수(또는 가중치(weight))를 갖는 신경망을 정의합니다. 2. 데이터셋(dataset) 입력을 반복합니다. 3. 입력을 신경망에서 전파(process)합니다. 4. 손실(loss; 출력이 정답으로부터 얼마나 ..