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목록파이썬 (41)
Attention please
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42746 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 문제 설명 0 또는 양의 정수가 주어졌을 때, 정수를 이어 붙여 만들 수 있는 가장 큰 수를 알아내 주세요. 예를 들어, 주어진 정수가 [6, 10, 2]라면 [6102, 6210, 1062, 1026, 2610, 2106]를 만들 수 있고, 이중 가장 큰 수는 6210입니다. 0 또는 양의 정수가 담긴 배열 numbers가 매개변수로 주어질 때, 순서를 재배치하여 만들 수 있는 가장 큰 수를 문..
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42748 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 문제 설명 배열 array의 i번째 숫자부터 j번째 숫자까지 자르고 정렬했을 때, k번째에 있는 수를 구하려 합니다. 예를 들어 array가 [1, 5, 2, 6, 3, 7, 4], i = 2, j = 5, k = 3이라면 array의 2번째부터 5번째까지 자르면 [5, 2, 6, 3]입니다. 1에서 나온 배열을 정렬하면 [2, 3, 5, 6]입니다. 2에서 나온 배열의 3번째 숫자는 5입니다. ..
이번에 리뷰할 논문은 "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" 이다. One-stage vs Two-stage Object Detection 모델은 크게 one-stage model 과 two-stage model 로 구분된다. two-stage model 은 대표적으로 R-CNN 기반 모델들을 예로 들 수 있다. 즉, Localization과 Classification을 각각 순차적으로 수행하는 모델을 의미한다. 이는 정확도를 올리는 것에는 유리하지만 시간이 오래걸린다는 단점이 있다. R-CNN에 대한 자세한 설명은 아래 링크에서 자세히 다루고 있다. 2022.12.30 - [논문 리뷰/object detection] - [논문 리뷰] R-..
이번에 소개할 프로젝트는 opencv를 활용한 얼굴 감지 CCTV이다. 위 동영상처럼 얼굴을 감지하기 위해 mediapipe 라이브러리를 사용하였다. mediapipe는 얼굴 감지 뿐만 아닌 Object Detection, KNIFT 등등 다양한 기능들이 존재한다. https://google.github.io/mediapipe/ Home Cross-platform, customizable ML solutions for live and streaming media. google.github.io 이번에 필요한 기능은 face detection이기 때문에 관련 코드를 먼저 가져왔다. import cv2 import mediapipe as mp mp_face_detection = mp.solutions.fac..
이번에 해볼 것은 말 그대로 이미지의 원하는 부분을 스캔하는 것이다. 먼저 본 이미지가 잘 실행되는지 확인해주자. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('cafe.jpg') cv2.imshow('img', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 좌표 구하기 직접 그림판을 열어서 원하는 지점의 좌표를 얻는 것 역시 하나의 방법이지만 너무 번거롭다. OpenCV 라이브러리에는 마우스의 움직임을 감지하는 마우스 이벤트 기능이 존재한다. 다음 코드는 간단하게 왼쪽 마우스를 클릭하면 해당 지점의 좌표가 출력되도록 구성되었다. img = cv2.imread('cafe.jpg') drawing = False def mouse_han..
OpenCV를 이용하여 읽어온 이미지를 다양하게 전처리 할 수 있다. 다음은 원본 이미지이다. 크기 조정 이미지 size를 조정하는데 총 2가지 방법이 존재한다. 직접 size 설정 비율로 size 조절 먼저 고정된 size인 (400, 500)로 resize를 하였다. import cv2 img = cv2.imread('cat_img.jpg') dst = cv2.resize(img, (400, 500)) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('resize', dst) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 다음으로 설정한 비율에 맞게 resize를 하였다. dst = cv2.resize(img, None, fx=0.5, fy=0.5) 위와 같이 이미..