본문 바로가기

분류 전체보기169

2. YOLOv8를 활용한 폐 질환 분류 !pip install ultralyticsimport osimport randomimport shutilimport cv2import globimport yamlimport matplotlib.pyplot as pltimport ultralyticsimport numpy as npimport torchfrom torchvision import transformsfrom tqdm import tqdmfrom PIL import Imagefrom ultralytics import YOLOultralytics.checks()random.seed(2024)!kaggle datasets download -d hamdallak/the-iqothnccd-lung-cancer-dataset!unzip -q /cont.. 2024. 7. 14.
1. YOLO 1. YOLO이미지 분류, 객체 탐지, 인스턴스 분할 작업에 사용할 수 있는 모델YOLO는 2015년 Joseph Redmond가 처음 출시한 이후 컴퓨터 비전 커뮤니티에 의해 성장초기버전(1~4)에서의 YOLO는 Redmon가 작성한 커스텀 딥러닝 프레임 워크인 Darknet에서 유지YOLOv3 레포를 PyTorch로 작성하여 Ultralytics에서 YOLOv5를 출시유연한 Python 구조 덕분에 YOLOv5는 SOTA 레포가 되었음Ultralytics는 2023년 1월에 YOLOv8을 출시아키텍처Object Detection 문제를 regression 문제로 정의하는 것을 통해 Bounding box 좌표 및 각 클래스일 확률을 계산1-1. YOLO의 장점Sliding Window 방식이 아닌 C.. 2024. 7. 14.
8. OpenCV7 1. Object Detection(객체 탐지)컴퓨터 비전과 이미지 처리와 관련된 컴퓨터 기술로써, 디지털 이미지와 비디오로 특정한 계열의 시맨틱 객체 인스턴스를 감지하는 일얼굴 검출, 보행자 검출 등이 포함 2. 컴퓨터 비전의 Task 비교Image Classification: 이미지에 있는 개체 범주 목록 생성Single-Object Localization: 이미지에 있는 객체 범주의 한 인스턴스의 위치와 배율을 나타내는 Bounding Box를 생성Object Detection: 각 개체 범주의 모든 인스턴스의 위치와 배율을 나타내는 경계 상자와 함께 이미지에 있는 개체 목록을 생성참조: https://oniss.tistory.com/39 3. Object Detection 실습 (util.py 넣.. 2024. 7. 14.
7. OpenCV6 1. Clasification분류는 기계 학습과 통계학에서 시스템에서 일련의 특성을 기반으로 미리 정의된 여러 범주 또는 클래스 중 하나에 주어진 입력을 할당하도록 훈련되는 과정입력 기능과 클래스 레이블 사이의 학습된 관계를 기반으로 샘플의 클래스 레이블을 예측하는 것Binary Classification이진 분류: 데이터 요소를 두 클래스 중 하나로 분류질병 vs 질병이 아님Multiclass Classification다중 클래스 분류: 데이터 요소를 여러 클래스 중 하나로 분류고양이, 강아지, 코끼리 ...Muti-label Classification다중 레이블 분류: 단일 데이터 요소가 여러 클래스에 속할 수 있음강아지 - 포유동일, 길들어진 동물, 잡식 2. Clasification 모델의 변천사.. 2024. 7. 14.

티스토리툴바