TensorFlow 학습한 모델을 Semantic Segmentation시켜 실시간으로 웹캠 이미지에 TouchDesinger 효과를 적용합니다. Tensorflow를 이용한 학습 모델을 이용하여 Semantic Segmentation한 정보를 바탕으로, TouchDesigner로 이펙트 붙이는 것만으로, 실시간의 사람의 움직임에 맞춘 인터랙티브 어플리케이션 만들 수 있다고 말하고 싶지 않습니까? 말하고 싶었기 때문에 만들어 보았습니다. 그렇다고 해서 리얼타임이라고 하면서 전혀 움직일 수 없는 레벨입니다만, GPU를 사용할 수 있는 머... TouchDesignerSemanticSegmentationTensorFlow EMNIST에서 알파벳 필기 인식 EMNIST-letters를 배웠습니다. CODE: DEMO: — mbotsu (@mb_otsu) 은 2017년에 NIST가 공개한 데이터세트입니다. EMNIST ByClass: 814,255 characters. 62 unbalanced classes. 대문자(26) + 소문자(26) + 숫자(10) EMNIST ByMerge: 814,255 characters. 47 unbalanced ... 기계 학습 입문DeepLearningTensorFlowEMNISTTensorFlow.js TensorFlow.js 학습 메모 ① k 근방법(k-nearlest neighbor)으로 좌표로부터 집의 가격을 예측 먼저 좌표와 바닥 면적을 입력하여 k 근방법으로 집 가격을 예측하는 알고리즘을 구현했습니다. 지정한 좌표(lat, long)에서 집 가격(price)을 예측하는 경우를 생각하면 예측까지 다음과 같은 흐름이 됩니다. 좌표와 집 가격에 대한 실제 데이터를 많이 모으기 (Training data) 차이가 작은 순서로 데이터를 정렬합니다. 차등이 작은 순서로 지정된 개수 (k) 분의 데이터를 취득한... 자바스크립트TensorFlowknnTensorFlow.js기계 학습 TensorBoard 정보 에 계속해서 기계 학습에 있어서의 시각화에 관한 것으로 Tensorboard 에 대해 조사했으므로 정리해 보았습니다. TensorFlow를 사용하여 학습할 때 계산 과정과 계산도 나오는 것을 시각화할 수 있도록 하는 것입니다. Tensorboard를 사용하는 이점 학습 과정을 시각화할 수 있으므로 학습을 성공적으로 수행했는지 확인할 수 있습니다. 또한 하이퍼파라미터의 조정에도 도움이 됩니다.... TensorFlowTensorboard 자동 인코더의 SSIM 구현 방법 설명 자동 인코더의 SSIM 구현 방법을 구성합니다. SSIM(Structural Similarity Index Measure)은 2004년에 발표된 이미지의 유사도를 측정하는 지표입니다. 오토 엔코더의 과제 중, 오리지널 화상으로부터 만들어지는 생성 화상이 선명하지 않은 특징이 있습니다. 이 경우 작은 이상을 감지하기 어려운 문제가 있습니다. 기존 오토엔코더에는 mse(mean squared e... Autoencoder파이썬TensorFlowssim손실 함수 TensorFlow-DirectML에서 GPU를 사용하여 기계 학습 할 수없는 이야기 (2021/03/05 현재) (Intel HD Graphics 등) Microsoft가 개발한 을 사용하면 이 통합 GPU를 사용하여 기계 학습을 할 수 있습니다. 이번에는 이 DirectML을 사용하여 기계 학습에 도전하고 실패한 이야기를 정리합니다. 미들 레인지의 노트북으로 GPU 사용한 기계 학습을 시도했습니다. 메모리 부족으로 파이썬마다 떨어졌습니다. 현재 통합 GPU에서 기계 학습하기가 어려운 것 같습니다. 이... TensorFlowDirectML기계 학습 Raspberry Pi Pico. Tensorflow의 도마뱀으로, L치카가 예쁘다. (동영상은 무편집＠자택 ※1. 촬영 동영상의 애니메이션 GIF로의 변환만.) Tensorflow(Neural Network)에 의한 LED 점멸(Sin파 모의)의 깨끗함을 강조하고 싶었다. Pico의 사이즈감은, 정확한 비교 대상이 수중에 없었기 때문에, 예단을 주지 않게 했다. ↓ 만약을 위해 확대. ⇒ Neural Network 요인이라고 즐겁기 때문에, 별도, 원인 쫓습니다. 아시는 분... RaspberryPiNeuralNetworkTensorFlowpico Group Normalization에 대해 설명 Group Normalization(GN)은 입력 채널을 더 작은 하위 그룹으로 나누고 평균과 분산을 기준으로 이 값을 정규화합니다. GN은 단일 예제에서 작동하기 때문에 이 기술은 배치 크기에 의존하지 않습니다. N은 배치 축, C는 채널 축, (H, W)는 공간 축(이미지 높이 및 폭 등)입니다. ImageNet의 분류 오차와 배치 크기의 비교 다이어그램. 이것은 ImageNet 훈련 세... TensorFlow파이썬DeepLearning Tensowflow "Could not load dynamic libary 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 해발 환경 OS: Windows 10 터미널: Anaconda Prompt(Anaconda 포함) 거친 절차 - CUDA Toolkit 설치 - 터미널을 닫고 다시 열 - 터미널에서 테스트 코드 재실행 에서 CUDA Toolkit 라는 것을 다운로드합니다. (자신의 환경에 맞추어 선택해 주세요.) 다운로드 후 다음은 설치합니다. 설치가 끝나면 부팅하지 않고 닫아도 괜찮습니다. Anaconda... TensorFlow Mac에서 Coral USB Accelerator 이동 Edge TPU에서 추론 은 USB 3.0의 포트에 꽂는 것으로 기계 학습 처리의 추론 처리를 오프로드할 수 있는 가속기입니다. Google Reserach에 의해 제공되며 따라서 M1 Mac이 없어도 기계 학습 추론을 가속화할 수 있습니다. 초기에는 Debian 계열의 OS 밖에 서포트하고 있었습니다만, 기존 모델을 사용하는 것만이라면 Mac이나 Windows에서도 움직이게 되어 있어, 수... CoralUSBAcceleratorTensorFlowtfliteEdgeTPU기계 학습 Peen 🥺 여부를 결정하는 빌어 먹을 앱을 만들었습니다. 아무래도, 주식회사 메이크리의 쿠로가미( )라고 합니다. 빌어 먹을 앱 2 Advent Calendar 2020 18일째 게시물입니다. 사진에 찍혀있는 얼굴이 "피엔 🥺"인지 여부를 판단하는 빌어 먹을 응용 프로그램입니다. 이미지를 선택하면 얼굴을 감지하고 필기 여부를 결정합니다. 피엔 스코어가 90을 넘으면 「파온🐘」가 됩니다. 판정은 꽤 가바가바입니다. 올해도 에 이어, face-api.... TensorFlow빌어 먹을 앱React 【SIGNATE】 이미지 라벨링 (10 종류) 전이 학습 ① 데이터 아래 준비 ②화상 데이터의 확장(물 증가) ③전이 학습 파이썬 3.6.5 tensorflow 2.3.1 이미지 데이터에 대해 10가지 라벨 중 하나를 할당하는 모델을 만듭니다. 학습 데이터 샘플 수: 5000 아래 링크 지금까지의 처리는 이하를 참조 ①데이터 아래 준비 ②화상 데이터의 확장(물 증가) python.py 이번은 딥 러닝에 의한 화상 응용의 대표적인 모델의 하나로서 V... 파이썬TensorFlow이미지 처리전이 학습기계 학습 Python 패키지 버전의 MediaPipe가 매우 쉽고 간단한 MLP로 손가락 제스처 추정 이 문서는 의 9일째 기사입니다. Python 패키지 버전의 MediaPipe가 매우 쉽습니다. pip로 설치하고,,, import하고,,, 인스턴스 만들기,,, process()에 이미지 던지면, 손의 랜드마크를 겟트🦔! ※별도, 묘화 처리가 필요합니다. CPU 동작에서도 꽤 빠르다! 오히려 GPU 대응하고 있지 않다고 생각한다 Python 패키지 버전의 MediaPipe는 현재 다음 4가... TensorFlowMediaPipe파이썬 Dancing To Music을 움직여 보았습니다. 2020년에 발표된 논문 Dancing To Music의 소스 코드를 시험해 보았습니다. 모듈 버전이 전혀 공개되지 않았기 때문에 작동하는 조합을 조사하는 데 많은 시간이 걸렸습니다. 버전을 명시한 requirement.txt도 동시에 공개해 주었으면 합니다. 이번에는 데모를 움직이는 곳까지 동작 확인할 수 있었습니다. 학습까지는 시도하지 않았습니다. requirement.txt는 이런 식으... TensorFlow기계 학습 Transformer: Scaled Dot-Product Attention 메모 Scaled Dot-Production Attention의 Attention 함수는 Query, Key, Value를 입력으로 하는 이하의 함수이다. 그림에서 보면 다음과 같습니다. Tensorflow 튜토리얼에 기재된 Scaled Dot-Product Attention 메소드의 구현은 다음과 같습니다. Q와 K의 전치의 내적을 계산 Q와 K의 전치의 내적을 루트 dk로 나누기 softmax... TensorFlowAttentionTransformer TensorFlow+Keras로 Cutout 구현/평가 에서 각종 Data Augmentation을 구현했을 때, TensorFlow Addons를 사용하면 간단하게 Cutout을 구현할 수 있는 것을 깨달았다. 여기에서는 Dataset에 대해서 map 적용하는 구현과 그 평가를 실시한다. TensorFlow(2.3.0) tensorflow_addons(0.11.2) 이미지의 데이터 확장 기법으로서 된 것으로, 랜덤한 좌표의 구형을 단색으로 칠한... TensorFlowKerasDeepLearning기계 학습 MNIST의 행렬 표시 python==3.7.9 Keras==2.2.4 tensorflow==1.13.1 통상의 print에서는 matrix 형식이 생략되어 부서져 버리지만 linewidth에 한 줄에 표시할 문자 수를 지정하여 보기 쉽게 공백을 포함하여 115자로 표시할 수 있다.... TensorFlow파이썬KerasPython3 keras의 RNN 기반 API 인수 return_state, return_sequences 정보 대략적으로 썼습니다. 환경 python3 사용할 의사 데이터 사용하는 RNN 계 인터페이스 아카마루 : return_sequences를 True 시 녹색 원 : return_states를 True 시 아카마루 : return_sequences를 False 시 녹색 원 : return_states를 True 시... TensorFlowKerasRNN CNN에 의한 학습 데이터 엄청 움직였기 때문에 요시이므로 공부 부족입니다. 목적으로는 어떤 물건의 사진에서 OK와 NG를 판정하고 싶기 때문에 OK·NG 모두 1000장 사용하고 있습니다. tensorflow 2.1.0 tensorflow-gpu 2.1.0 keras 2.3.1 cnn.ipynbfrom keras.optimizers import 에는 Adadelta 그냥 좋았습니다. 여러가지 시험하고 싶어서 넣고 있... Keras파이썬TensorFlow초보자이미지 인식 Tensorflow + matplotlib에서 추론 및 결과보기 Tensorflow나 PyTorch, Chainer에서 모델의 평가는 할 수 있었지만, Deep Learning을 많이 모르는 사람에게 Accuracy나 Loss의 그래프만 보여도… 그러나, 학습한 모델로 추론해 뭔가 한다, 라고 하는 곳을 써 있는 것은 의외로 적거나 합니다. 이번에는 40장을 한 번에 처리하므로 (40, 784) 의 배열을 건네줍니다만, 1장만 처리할 때도 (1, 784)... Keras파이썬matplotlibDeepLearningTensorFlow Tensorflow·keras로 CNN을 구축해 이미지 분류해 본다(실장편 1) 이 기사에서는 CNN을 Tensorflow·keras로 구축해 나갈 것입니다. CNN의 개요는 지난 기사 에서 썼습니다. 이번에는 데이터 다운로드와 데이터 확인까지 씁니다. 전제가 되는 환경등은 아래와 같습니다. 전제가 되는 환경과 버전은 아래와 같습니다. · Anaconda3 · Python3.7.7 · pip 20.0 · TensorFlow 2.0.0 이 기사에서는 Jupyter Note... TensorFlowJupyter-notebookKeras기계 학습 Tensorflow·keras에서 CNN을 구축하여 이미지 분류해 보기(개요편) 아래의 기사에서는, 순전파형 신경망에 의한 필기 화상을 취급해 예측을 실시했습니다. 이 기사에서는 컨벌루션 신경망 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 이미지를 분류해 보겠습니다. 순전파형 신경망에서도 화상을 취급할 수는 있었지만, 처리 중에서 2차원의 행렬 데이터를 1차원의 데이터로 변환하여 취급하고 있었습니다만 이 중에서 화상이 가지는 정보가 손상된다고 ... TensorFlowJupyter-notebookKeras기계 학습 Concatenate 이해 Keras의 F.Chollet의 책을 읽으면, Concatenate Layer의 설명이 되어 있는 부분이 있다. 아래의 그림으로 표현되고 있지만, 이 중에서 어떤 연산이 이루어지고 있는지 깔끔한 마나였다. 그런데 U-NET, Resnet 등에 Concatenate Layer가 중요한 역할을 하고 있기 때문에, 더 이상 Concatenate Layer를 이해하지 않고 방치하는 것은 좋지 않은 ... CONCATENATEKeras파이썬DeepLearningTensorFlow TensorFlow Maxout 해설 및 구현 이 기사에서는 다음을 설명하고 Python 코드에서 Maxout 함수를 구현합니다. 1.Maxout 함수란? 2.Maxout 함수의 코드와 사용법 덧붙여 본 기사에서는 Maxout 함수는 Keras의 Layer로서 사용할 수 있도록 구현하고 있습니다. Maxout 함수란 CNN이나 DNN등의 Deep Learning의 모델로 층의 활성화 함수로서 이용되고 있습니다. Maxout 함수를 활성화... TensorFlow파이썬Keras TensorFlow 2.2.0에서 아직 지원되지 않는 EfficientNet을 플라게하여 Food101에 도전합니다. 머리 하나 빠진 것을 알 수 있습니다. 그런 EfficientNet입니다만, TensorFlow에서 ResNet등의 각종 저명 모델을 제공하고 있는 tf.keras.applications에는 아직 들어 있지 않은 것 같습니다. 아직 공식적으로는 이용할 수 없는 상태가 되어 있는 것 같습니다. 그래서 본고에서는, 플라잉 겟이라고 하는 것으로, Keras Applications로부터 Effici... TensorFlowEfficientNetKeras이미지 인식 tensorflow와 UniversalSentenceEncoder를 사용하여 요구 판정 AI를 만들어 보았습니다. 안녕하세요. 테리입니다. 한 문장이 「뭔가를 개선하고 싶다」라든가 「귀찮은」등, 요구 같은지 어떤지를 판정하는 AI 분류도 모델을 만들어 보았습니다. 최근에 저는 엔지니어에서 컨설턴트로 전직했습니다. 그 컨설팅 업무 중 여러 업계의 사람과 이야기 할 기회가 있습니다. 그러나, 전직해 얼마 안되는 나는, 그 업계에서 「곤란하고 있는 것」이나 「유저가 갖고 싶은 것」을 별로 모르고, 고객과 깊은... TensorFlow파이썬자연 언어 처리 TensorFlow와 Edge TPU로 개 훈련 이를 통해 모든 개가 저렴한 비용으로 훈련되고 개 생활이 풍부해지고 경제적으로 스트레스가 많은 구조 스테이션과 낮은 채용률에 긍정적 인 영향을 미친다고 생각합니다. Google EdgeTPU를 사용하면 개가 기기와 상호 작용할 때의 동작을 이해하고 학습할 수 있습니다. 마찬가지로 개 훈련은 개가 발하는 신호와 행동을 잘 이해하는 데 중점을 둡니다. TPU가 지각 문제를 해결하는 데 어떻게 도... TensorFlowgoogle개EdgeTPU [리눅스] 아나콘다 환경에서 텐서플로우가 GPU 인식 Anaconda 환경에서 Tensorflow가 GPU를 인식하게 할 때 아래와 같은 에러가 발생. 해결책을 설명합니다. CUDA의 디바이스 드라이버 버전과 Tensorflow-gpu 버전이 일치하지 않기 때문인 경우가 많다고 생각된다. 먼저 nvidia-smi 명령을 사용하여 CUDA의 장치 드라이버 버전 및 CUDA 버전을 확인합니다. nvidia-smi가 움직이지 않으면 아래를 참조하십시... TensorFlowtensorflow-gpuAnacondaMiniconda Jupyter로 간단한 이미지 인식을 할 수 있을 때까지 문득 있는 이미지 판별의 앱이 만들고 싶어졌기 때문에 우선은 Window 환경에서 jupyter를 사용해 개발 환경 우선 다음 사이트에서 Anaconda를 다운로드하여 설치 이어서 이미지 인식에 필요한 라이브러리인 TensorFlow를 도입한다. 그 전에 일단 지금 사용하고있는 PC에 GPU가 들어 있기 때문에 모처럼이므로 GPU를 사용하여 계산하고 싶다. 그러나 Nvidia 드라이버와 CU... 파이썬WindowsTensorFlow초보자Anaconda 이전 기사 보기
학습한 모델을 Semantic Segmentation시켜 실시간으로 웹캠 이미지에 TouchDesinger 효과를 적용합니다. Tensorflow를 이용한 학습 모델을 이용하여 Semantic Segmentation한 정보를 바탕으로, TouchDesigner로 이펙트 붙이는 것만으로, 실시간의 사람의 움직임에 맞춘 인터랙티브 어플리케이션 만들 수 있다고 말하고 싶지 않습니까? 말하고 싶었기 때문에 만들어 보았습니다. 그렇다고 해서 리얼타임이라고 하면서 전혀 움직일 수 없는 레벨입니다만, GPU를 사용할 수 있는 머... TouchDesignerSemanticSegmentationTensorFlow EMNIST에서 알파벳 필기 인식 EMNIST-letters를 배웠습니다. CODE: DEMO: — mbotsu (@mb_otsu) 은 2017년에 NIST가 공개한 데이터세트입니다. EMNIST ByClass: 814,255 characters. 62 unbalanced classes. 대문자(26) + 소문자(26) + 숫자(10) EMNIST ByMerge: 814,255 characters. 47 unbalanced ... 기계 학습 입문DeepLearningTensorFlowEMNISTTensorFlow.js TensorFlow.js 학습 메모 ① k 근방법(k-nearlest neighbor)으로 좌표로부터 집의 가격을 예측 먼저 좌표와 바닥 면적을 입력하여 k 근방법으로 집 가격을 예측하는 알고리즘을 구현했습니다. 지정한 좌표(lat, long)에서 집 가격(price)을 예측하는 경우를 생각하면 예측까지 다음과 같은 흐름이 됩니다. 좌표와 집 가격에 대한 실제 데이터를 많이 모으기 (Training data) 차이가 작은 순서로 데이터를 정렬합니다. 차등이 작은 순서로 지정된 개수 (k) 분의 데이터를 취득한... 자바스크립트TensorFlowknnTensorFlow.js기계 학습 TensorBoard 정보 에 계속해서 기계 학습에 있어서의 시각화에 관한 것으로 Tensorboard 에 대해 조사했으므로 정리해 보았습니다. TensorFlow를 사용하여 학습할 때 계산 과정과 계산도 나오는 것을 시각화할 수 있도록 하는 것입니다. Tensorboard를 사용하는 이점 학습 과정을 시각화할 수 있으므로 학습을 성공적으로 수행했는지 확인할 수 있습니다. 또한 하이퍼파라미터의 조정에도 도움이 됩니다.... TensorFlowTensorboard 자동 인코더의 SSIM 구현 방법 설명 자동 인코더의 SSIM 구현 방법을 구성합니다. SSIM(Structural Similarity Index Measure)은 2004년에 발표된 이미지의 유사도를 측정하는 지표입니다. 오토 엔코더의 과제 중, 오리지널 화상으로부터 만들어지는 생성 화상이 선명하지 않은 특징이 있습니다. 이 경우 작은 이상을 감지하기 어려운 문제가 있습니다. 기존 오토엔코더에는 mse(mean squared e... Autoencoder파이썬TensorFlowssim손실 함수 TensorFlow-DirectML에서 GPU를 사용하여 기계 학습 할 수없는 이야기 (2021/03/05 현재) (Intel HD Graphics 등) Microsoft가 개발한 을 사용하면 이 통합 GPU를 사용하여 기계 학습을 할 수 있습니다. 이번에는 이 DirectML을 사용하여 기계 학습에 도전하고 실패한 이야기를 정리합니다. 미들 레인지의 노트북으로 GPU 사용한 기계 학습을 시도했습니다. 메모리 부족으로 파이썬마다 떨어졌습니다. 현재 통합 GPU에서 기계 학습하기가 어려운 것 같습니다. 이... TensorFlowDirectML기계 학습 Raspberry Pi Pico. Tensorflow의 도마뱀으로, L치카가 예쁘다. (동영상은 무편집＠자택 ※1. 촬영 동영상의 애니메이션 GIF로의 변환만.) Tensorflow(Neural Network)에 의한 LED 점멸(Sin파 모의)의 깨끗함을 강조하고 싶었다. Pico의 사이즈감은, 정확한 비교 대상이 수중에 없었기 때문에, 예단을 주지 않게 했다. ↓ 만약을 위해 확대. ⇒ Neural Network 요인이라고 즐겁기 때문에, 별도, 원인 쫓습니다. 아시는 분... RaspberryPiNeuralNetworkTensorFlowpico Group Normalization에 대해 설명 Group Normalization(GN)은 입력 채널을 더 작은 하위 그룹으로 나누고 평균과 분산을 기준으로 이 값을 정규화합니다. GN은 단일 예제에서 작동하기 때문에 이 기술은 배치 크기에 의존하지 않습니다. N은 배치 축, C는 채널 축, (H, W)는 공간 축(이미지 높이 및 폭 등)입니다. ImageNet의 분류 오차와 배치 크기의 비교 다이어그램. 이것은 ImageNet 훈련 세... TensorFlow파이썬DeepLearning Tensowflow "Could not load dynamic libary 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 해발 환경 OS: Windows 10 터미널: Anaconda Prompt(Anaconda 포함) 거친 절차 - CUDA Toolkit 설치 - 터미널을 닫고 다시 열 - 터미널에서 테스트 코드 재실행 에서 CUDA Toolkit 라는 것을 다운로드합니다. (자신의 환경에 맞추어 선택해 주세요.) 다운로드 후 다음은 설치합니다. 설치가 끝나면 부팅하지 않고 닫아도 괜찮습니다. Anaconda... TensorFlow Mac에서 Coral USB Accelerator 이동 Edge TPU에서 추론 은 USB 3.0의 포트에 꽂는 것으로 기계 학습 처리의 추론 처리를 오프로드할 수 있는 가속기입니다. Google Reserach에 의해 제공되며 따라서 M1 Mac이 없어도 기계 학습 추론을 가속화할 수 있습니다. 초기에는 Debian 계열의 OS 밖에 서포트하고 있었습니다만, 기존 모델을 사용하는 것만이라면 Mac이나 Windows에서도 움직이게 되어 있어, 수... CoralUSBAcceleratorTensorFlowtfliteEdgeTPU기계 학습 Peen 🥺 여부를 결정하는 빌어 먹을 앱을 만들었습니다. 아무래도, 주식회사 메이크리의 쿠로가미( )라고 합니다. 빌어 먹을 앱 2 Advent Calendar 2020 18일째 게시물입니다. 사진에 찍혀있는 얼굴이 "피엔 🥺"인지 여부를 판단하는 빌어 먹을 응용 프로그램입니다. 이미지를 선택하면 얼굴을 감지하고 필기 여부를 결정합니다. 피엔 스코어가 90을 넘으면 「파온🐘」가 됩니다. 판정은 꽤 가바가바입니다. 올해도 에 이어, face-api.... TensorFlow빌어 먹을 앱React 【SIGNATE】 이미지 라벨링 (10 종류) 전이 학습 ① 데이터 아래 준비 ②화상 데이터의 확장(물 증가) ③전이 학습 파이썬 3.6.5 tensorflow 2.3.1 이미지 데이터에 대해 10가지 라벨 중 하나를 할당하는 모델을 만듭니다. 학습 데이터 샘플 수: 5000 아래 링크 지금까지의 처리는 이하를 참조 ①데이터 아래 준비 ②화상 데이터의 확장(물 증가) python.py 이번은 딥 러닝에 의한 화상 응용의 대표적인 모델의 하나로서 V... 파이썬TensorFlow이미지 처리전이 학습기계 학습 Python 패키지 버전의 MediaPipe가 매우 쉽고 간단한 MLP로 손가락 제스처 추정 이 문서는 의 9일째 기사입니다. Python 패키지 버전의 MediaPipe가 매우 쉽습니다. pip로 설치하고,,, import하고,,, 인스턴스 만들기,,, process()에 이미지 던지면, 손의 랜드마크를 겟트🦔! ※별도, 묘화 처리가 필요합니다. CPU 동작에서도 꽤 빠르다! 오히려 GPU 대응하고 있지 않다고 생각한다 Python 패키지 버전의 MediaPipe는 현재 다음 4가... TensorFlowMediaPipe파이썬 Dancing To Music을 움직여 보았습니다. 2020년에 발표된 논문 Dancing To Music의 소스 코드를 시험해 보았습니다. 모듈 버전이 전혀 공개되지 않았기 때문에 작동하는 조합을 조사하는 데 많은 시간이 걸렸습니다. 버전을 명시한 requirement.txt도 동시에 공개해 주었으면 합니다. 이번에는 데모를 움직이는 곳까지 동작 확인할 수 있었습니다. 학습까지는 시도하지 않았습니다. requirement.txt는 이런 식으... TensorFlow기계 학습 Transformer: Scaled Dot-Product Attention 메모 Scaled Dot-Production Attention의 Attention 함수는 Query, Key, Value를 입력으로 하는 이하의 함수이다. 그림에서 보면 다음과 같습니다. Tensorflow 튜토리얼에 기재된 Scaled Dot-Product Attention 메소드의 구현은 다음과 같습니다. Q와 K의 전치의 내적을 계산 Q와 K의 전치의 내적을 루트 dk로 나누기 softmax... TensorFlowAttentionTransformer TensorFlow+Keras로 Cutout 구현/평가 에서 각종 Data Augmentation을 구현했을 때, TensorFlow Addons를 사용하면 간단하게 Cutout을 구현할 수 있는 것을 깨달았다. 여기에서는 Dataset에 대해서 map 적용하는 구현과 그 평가를 실시한다. TensorFlow(2.3.0) tensorflow_addons(0.11.2) 이미지의 데이터 확장 기법으로서 된 것으로, 랜덤한 좌표의 구형을 단색으로 칠한... TensorFlowKerasDeepLearning기계 학습 MNIST의 행렬 표시 python==3.7.9 Keras==2.2.4 tensorflow==1.13.1 통상의 print에서는 matrix 형식이 생략되어 부서져 버리지만 linewidth에 한 줄에 표시할 문자 수를 지정하여 보기 쉽게 공백을 포함하여 115자로 표시할 수 있다.... TensorFlow파이썬KerasPython3 keras의 RNN 기반 API 인수 return_state, return_sequences 정보 대략적으로 썼습니다. 환경 python3 사용할 의사 데이터 사용하는 RNN 계 인터페이스 아카마루 : return_sequences를 True 시 녹색 원 : return_states를 True 시 아카마루 : return_sequences를 False 시 녹색 원 : return_states를 True 시... TensorFlowKerasRNN CNN에 의한 학습 데이터 엄청 움직였기 때문에 요시이므로 공부 부족입니다. 목적으로는 어떤 물건의 사진에서 OK와 NG를 판정하고 싶기 때문에 OK·NG 모두 1000장 사용하고 있습니다. tensorflow 2.1.0 tensorflow-gpu 2.1.0 keras 2.3.1 cnn.ipynbfrom keras.optimizers import 에는 Adadelta 그냥 좋았습니다. 여러가지 시험하고 싶어서 넣고 있... Keras파이썬TensorFlow초보자이미지 인식 Tensorflow + matplotlib에서 추론 및 결과보기 Tensorflow나 PyTorch, Chainer에서 모델의 평가는 할 수 있었지만, Deep Learning을 많이 모르는 사람에게 Accuracy나 Loss의 그래프만 보여도… 그러나, 학습한 모델로 추론해 뭔가 한다, 라고 하는 곳을 써 있는 것은 의외로 적거나 합니다. 이번에는 40장을 한 번에 처리하므로 (40, 784) 의 배열을 건네줍니다만, 1장만 처리할 때도 (1, 784)... Keras파이썬matplotlibDeepLearningTensorFlow Tensorflow·keras로 CNN을 구축해 이미지 분류해 본다(실장편 1) 이 기사에서는 CNN을 Tensorflow·keras로 구축해 나갈 것입니다. CNN의 개요는 지난 기사 에서 썼습니다. 이번에는 데이터 다운로드와 데이터 확인까지 씁니다. 전제가 되는 환경등은 아래와 같습니다. 전제가 되는 환경과 버전은 아래와 같습니다. · Anaconda3 · Python3.7.7 · pip 20.0 · TensorFlow 2.0.0 이 기사에서는 Jupyter Note... TensorFlowJupyter-notebookKeras기계 학습 Tensorflow·keras에서 CNN을 구축하여 이미지 분류해 보기(개요편) 아래의 기사에서는, 순전파형 신경망에 의한 필기 화상을 취급해 예측을 실시했습니다. 이 기사에서는 컨벌루션 신경망 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하여 이미지를 분류해 보겠습니다. 순전파형 신경망에서도 화상을 취급할 수는 있었지만, 처리 중에서 2차원의 행렬 데이터를 1차원의 데이터로 변환하여 취급하고 있었습니다만 이 중에서 화상이 가지는 정보가 손상된다고 ... TensorFlowJupyter-notebookKeras기계 학습 Concatenate 이해 Keras의 F.Chollet의 책을 읽으면, Concatenate Layer의 설명이 되어 있는 부분이 있다. 아래의 그림으로 표현되고 있지만, 이 중에서 어떤 연산이 이루어지고 있는지 깔끔한 마나였다. 그런데 U-NET, Resnet 등에 Concatenate Layer가 중요한 역할을 하고 있기 때문에, 더 이상 Concatenate Layer를 이해하지 않고 방치하는 것은 좋지 않은 ... CONCATENATEKeras파이썬DeepLearningTensorFlow TensorFlow Maxout 해설 및 구현 이 기사에서는 다음을 설명하고 Python 코드에서 Maxout 함수를 구현합니다. 1.Maxout 함수란? 2.Maxout 함수의 코드와 사용법 덧붙여 본 기사에서는 Maxout 함수는 Keras의 Layer로서 사용할 수 있도록 구현하고 있습니다. Maxout 함수란 CNN이나 DNN등의 Deep Learning의 모델로 층의 활성화 함수로서 이용되고 있습니다. Maxout 함수를 활성화... TensorFlow파이썬Keras TensorFlow 2.2.0에서 아직 지원되지 않는 EfficientNet을 플라게하여 Food101에 도전합니다. 머리 하나 빠진 것을 알 수 있습니다. 그런 EfficientNet입니다만, TensorFlow에서 ResNet등의 각종 저명 모델을 제공하고 있는 tf.keras.applications에는 아직 들어 있지 않은 것 같습니다. 아직 공식적으로는 이용할 수 없는 상태가 되어 있는 것 같습니다. 그래서 본고에서는, 플라잉 겟이라고 하는 것으로, Keras Applications로부터 Effici... TensorFlowEfficientNetKeras이미지 인식 tensorflow와 UniversalSentenceEncoder를 사용하여 요구 판정 AI를 만들어 보았습니다. 안녕하세요. 테리입니다. 한 문장이 「뭔가를 개선하고 싶다」라든가 「귀찮은」등, 요구 같은지 어떤지를 판정하는 AI 분류도 모델을 만들어 보았습니다. 최근에 저는 엔지니어에서 컨설턴트로 전직했습니다. 그 컨설팅 업무 중 여러 업계의 사람과 이야기 할 기회가 있습니다. 그러나, 전직해 얼마 안되는 나는, 그 업계에서 「곤란하고 있는 것」이나 「유저가 갖고 싶은 것」을 별로 모르고, 고객과 깊은... TensorFlow파이썬자연 언어 처리 TensorFlow와 Edge TPU로 개 훈련 이를 통해 모든 개가 저렴한 비용으로 훈련되고 개 생활이 풍부해지고 경제적으로 스트레스가 많은 구조 스테이션과 낮은 채용률에 긍정적 인 영향을 미친다고 생각합니다. Google EdgeTPU를 사용하면 개가 기기와 상호 작용할 때의 동작을 이해하고 학습할 수 있습니다. 마찬가지로 개 훈련은 개가 발하는 신호와 행동을 잘 이해하는 데 중점을 둡니다. TPU가 지각 문제를 해결하는 데 어떻게 도... TensorFlowgoogle개EdgeTPU [리눅스] 아나콘다 환경에서 텐서플로우가 GPU 인식 Anaconda 환경에서 Tensorflow가 GPU를 인식하게 할 때 아래와 같은 에러가 발생. 해결책을 설명합니다. CUDA의 디바이스 드라이버 버전과 Tensorflow-gpu 버전이 일치하지 않기 때문인 경우가 많다고 생각된다. 먼저 nvidia-smi 명령을 사용하여 CUDA의 장치 드라이버 버전 및 CUDA 버전을 확인합니다. nvidia-smi가 움직이지 않으면 아래를 참조하십시... TensorFlowtensorflow-gpuAnacondaMiniconda Jupyter로 간단한 이미지 인식을 할 수 있을 때까지 문득 있는 이미지 판별의 앱이 만들고 싶어졌기 때문에 우선은 Window 환경에서 jupyter를 사용해 개발 환경 우선 다음 사이트에서 Anaconda를 다운로드하여 설치 이어서 이미지 인식에 필요한 라이브러리인 TensorFlow를 도입한다. 그 전에 일단 지금 사용하고있는 PC에 GPU가 들어 있기 때문에 모처럼이므로 GPU를 사용하여 계산하고 싶다. 그러나 Nvidia 드라이버와 CU... 파이썬WindowsTensorFlow초보자Anaconda 이전 기사 보기