![[연구실] 프로젝트 정리](http://i1.daumcdn.net/thumb/C120x120/?fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2FbNn7RT%2Fbtq92yHvlvV%2FQunnQDm1FkDb366cxpeTD0%2Fimg.png)
[연구실] 프로젝트 정리
: 유사도 모델에 대한 설계를 다시 하였다. 우선 기존의 모델은 객체를 탐색하고 객체가 일치하는 이미지 데이터들에 대한 유사도를 분석하는 모델이었다. 유사도 분석 : 이미지의 전체적인 유사도 + object 별 이미지 유사도의 평균값을 유사도로 측정 1. 우선 Object Detection은 YOLO 모델을 활용한다. 2. 이미지 유사도 측정 모델은 다시 한번 여러 모델을 점검해 볼 필요가 있다. 3. 기존에 사용하기로한 랜드마크 이미지 데이터가 너무 용량이 많다. => 다른 이미지 데이터를 활용할 필요가 있다. 이미지 유사도에 대한 라벨링 데이터 모델 찾기 1. 이미지 유사도 모델에 대한 논문에서 어떤 이미지 데이터 모델을 사용하였는지 확인한다. => 이미지 특징 정보 추출 YOLO 사용 우선 풍경 I..
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![[연구실] 1. YOLO 논문](http://i1.daumcdn.net/thumb/C120x120/?fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdn%2Fbo4ZvY%2Fbtq96D16lCp%2FZ3GkHZW2Tfk1u3M69HmJZK%2Fimg.jpg)
[연구실] 1. YOLO 논문
1. 우선 들어오는 이미지에 대해 Object detection을 진행한 후, 객체가 일치하는 사진에 대해서만 유사도를 측정한다. 2. Object detection을 위한 모델을 일단 YOLO 모델을 사용한다. 3. 유사도 측정을 위한 유사도 측정 지표를 학인 4. torch serve를 통해 서버와 통신하는 방법 알기 YOLO 논문 분석 : 아이패드의 요약본 첨부 => 의문점 1. 20 개의 객체로 분류한다. 만일 이미지 데이터가 20개 객체 밖의 다른 객체가 존재한다면 어떻게 처리해야하는가? 2. 우선 AI 허브 데이터가 YOLO에서 잘 동작하는지 확인해봐야함 3. YOLO 모델을 그냥 가져다가 써도 좋을듯한데... => 우선 이미지 데이터 전처리가 필요하다 448 x 448 * 사용 방법 http..
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- · 2021. 7. 19.