이전에 신경망들은 데이터를 구성하고 있는 특징들을 고려하지 않았다. 데이터들의 차원은 독립적이라고 보았다. 시각적으로 다르게 인식할 수 있는 패턴임에도 신경망 알고리즘에서는 구분하지 않았다. 영상 데이터 표현은 인간의 시작 정보 체계를 신경망에 반영하고 있지 않았다. 즉, 위치 정보가 중요한 다차원 데이터 표현방법이 필요했다. 해결방법은 주변 특정 정보를 포함한 표현 혹인 인코딩 방법이 필요하다. 위치 정보를 고려하지 않게되면 점에서의 y값이 같기 때문에 구분할 수 없다. 반대로 특징 간 위치 정보를 포함해서 인코딩을 한 경우 왼쪽과 오른쪽 같을 보면서 특성을 파악하고 구분할 수 있다. 이렇게 주변 정보를 활용할 경우 인식률이 높힐 수 있다. 영상도 동일하다.픽셀값이 같으면 구분을 할 수 없지만 주변 정..

전이 학습? 데이터가 적은 경우에 CNN을 가지고 학습하기 어렵다. 특히 영상 크기가 크게 되면 학습 해야할 파라미터가 많은데 충분히 데이터가 공급되어 있지 않으면 학습이 정상정으로 진행되지 않는다. 따라서 이를 해결하기 위해 쉽게 설명하면 A라는 문제를 푼 경험이 있다면 A와 유사한 문제를 쉽게 풀 수 있지 않을까? 하는 개념이다. 이러한 방식을 사용하여 임의의 객체를 분류하기 위해서 ImageNet을 이용하여 특징 추출을 사용하고 추출된 특징을 기반으로 분류기만 학습을 시킴. 이런 방법이 전의학습이다. 영상인식은 특징 추출과 분류하는 부분으로 나누게 되는데 특징 추출은 굉장히 시간이 오래걸리는 분야로, ImageNet으로 썻던 학습 파라미터 CNN을 사용하고 분류기만 재 학습을 시키자! 우리가 알아 ..

오늘의 포스팅은 리액트의 옛날 문법 배우기이다. 예전 버전 리액트의 문서들은 어렵게 표현되어있다. 이 문법을 배우는 이유는 리액트를 다룰 때 자주 사용했던 코드들은 대부분 class를 이용한 컴포넌트를 사용했다. class Profile extends React.Component{ constructor(){ super(); } render(){ return ( 프로필입니다. ) } } 위 코드는 컴포넌트를 만드는 기본 문법이다. 컴포넌트를 사용하는 방법은 로 동일하다. 클래스란 ❓ 변수와 함수 보관의 덩어리를 의미한다. extend란 ❓ react의 성질을 물려받아서 이런 클래스를 만들어주겠다! 라는 의미이다. 이때 세부설정이 필요한데, state는 constructor함수 안에 supter을 써주고 그..

이번 시간에는 글 발행 기능을 추가해볼 것이다! 글을 입력 하고 저장버튼을 누르면 상단에 발행된 글이 뜨게 된다. 대신 영구 저장은 못한다! 왜냐면 서버와 DB가 없으니까 간단하게 자바스크립트 변수, state로 저장하는 기능을 만들어 볼 것이다. 🤔 내가 짠 코드 function TextEnroll(text) { var newArray = [...글제목]; newArray.unshift(text); 글제목변경(newArray); } let [글제목, 글제목변경] = useState([ "난곡 돈까스 맛집! 오츠카도", "신대방 온정 돈가스 너무 매워", "강남 토끼정, 맛집이다 ", ]); let [inputText, changeText] = useState(null); { TextEnroll("추가는..

map() 함수 반복문이란? 어떤 코드를 반복하고 싶을 때 사용! 리액트는 html도 반복문으로 반복시킬 수 있음! 하지만 JSX 중괄호 내에 for은 넣지 못한다. 그럼 어떻게 할까❓ map이라는 함수 활용하자! *map함수란? array 내의 모든 데이터에 똑같은 작업을 시켜주고 싶을때 .map( ) 사용 만약 array 내에 모두 2를 곱해주고 싶다면❓ var array = [2,3,4]; var newArray = array.map(function(a){ return a * 2 }); array안에 있는 하나하나의 값들이 꺼내져서 2가 곱해진다. a라는 파라미터는 array안에 하나하나의 데이터를 의미! newArray = [4,6,8] 이 된다! { 반복할데이터.map(()=>{ return }..

객체검출에도 다양한 알고리즘이 있는데 최근에 가장 관심을 받고 있는 알고리즘은 YOLO(you only look once) 이다. 한 번 보고 객체 검출의 위치와 인식 기능이 구현된 알고리즘이다. 😎 실시간으로 검출이 가능하기 때문에 초당 30 프레임까지도 객체 검출이 가능해 다양한 활용사례에 나타난다. 일단 객체 검출에 대해서 알아보자! 주어진 영상에서 오브젝트 단위로 판단하기 보단 픽셀 단위로 판단해서 픽셀이 어느 클래스에 해당하는지 영역 분할을 한다. (Semantic Segmentation) 이때! Semantic Segmentation의 단점 ❓ 소가 두마리 인 것을 구분하지 않는다. 그냥 소 영역 일 뿐 만약 고양이를 검출하기 위해서는 고양이가 어디 있는지 위치를 잡고 (Localization..

전이 학습이란? 다른 곳에서 학습된 결과를 재 사용하는 방법 Freeze란? 얼린다는 의미 즉, 학습이 불가능하도록 얼린다는 의미이다. VGG16는 매우 오랜 시간 동안 학습하기 위해 train이 되었다. CNN은 특징 추출과 특징 분류로 구성되어있다. Freeze 시키는 것은 일단 VGG16로 학습을 시킨다. 그리고 분류기 부분만 새롭게 학습을 한다. 이전에는 CNN으로 계층을 만들고 필터링을 통해 필터링 후 뒤에다가 일반 신경망을 붙이는 것이었는데 시간이 오래 걸리고 네트워크 크기가 굉장히 커지게 된다. (이미지 크기가 크기 때문) vgg_conv = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(image_size, image_size, 3)..

오늘 배울 내용!? 모달창으로 상세페이지 띄우기 주의 할 점!🚨 리턴 ( 소괄호 ) 안에 div를 여러개 사용할 수 없다. return 안에는 항상 하나의 html 태그가 시작하고 끝나야 한다. → 이런 형태 불가능! (큰 div 안에 넣으면 가능해짐!) html이 많아지고 복잡해지면 보기 싫어진다. 이럴때 사용하는 리액트 문법은 html 태그를 간편하게, 한 단어로 줄여서 쓸 수 있는 문법은 컴포넌트 문법이다! 장점 ? 이해가 쉽고 깔끔하게 정리가 가능하다. 컴포넌트 안에 또다른 컴포넌트를 만들 수 있다. 즉 관리가 편하다. 아래처럼 복잡한 코드보단 위처럼 짧은 코드로 가능! 그렇다면 컴포넌트는 어떻게 만들까❓ function Modal(){ //이름 짓고 return ( //원하는 html 담고 ) ..