KAU-Deeperent

발표자:김정민 발표 준비를 하면서 샴 네트워크와 삼중항 손실에 대해서 다 같이 학습하면 좋을것 같아서 중요한 개념만 정리해보았고 라이브러리를 통해서 실습도 진행하였습니다. 샴 네트워크(Siamese Network) 샴 네트워크 구조 샴 네트워크는 무엇일까? 두 개의 입력에 대해 독립적으로 두 개의 합성곱 신경망을 실행한 뒤 비교하는 아이디어이다. 샴 네트워크 구조를 간단히 설명하자면 기존의 컨볼루션 네트워크를 통해서 피처맵을 뽑아낸다. 두개의 이미지에서 피처맵을 뽑아낸 이후에 거리를 계산해 본다. 거리가 작다면 두사람이 비슷하다는것이고 거리가 크다면 두 사람이 다른 사람이라는것이다. 거리는 두 벡터 사이의 노름으로 정의함 두 네트워크에 두 사진을 입력으로 넣고 합성곱 신경망으로 인코딩을 시킨다. 만약에 ..

스터디 진행 2020년 3월 4일 DMC 탐탐 출석관리팀:김정민,박승재,최웅준,최영환,한준희 프로젝트 구체적인 주제 휴대폰 카메라를 통해서 인식한 사진을 기존에 저장되어 있던 DB와 비교하여 출석을 확인한다. 출석결과는 출석부로 보내진다. 결과는 웹(사이트)를 통해서 보내진다. 새로운 인물이 동아리에 참석하거나 인식이 올바르지 않을 때는 데이터를 보충하고 학습을 다시 시켜서 시스템을 유지 보수 가능한 모델을 구현하는 것이 목표이다. 위쪽에 보이는 사진은 개략적인 구성도이다. 카메라, 웹서버, 데이터 서버로 나뉘어져 있다. 목표 기한: 4월 초까지 완성시키고 이후에는 유지보수 프로젝트의 세부 일정과 각 주의 목표 첫주차 목표: 특징추출을 통해서 얼굴의 각 부분을 인식 이주차 목표: 학습한 모델을 가지고 해..

20.02.20 홍대 커피빈 강화학습 스터디 진행 1. 강화학습 온라인 강의 수강 후 질의 응답 (강의명 : Reinforcement Learning UCL, 강사 : David silver) 1강 Introduction to Reinforcement Learning 강화학습에 대한 전반적인 설명과, 주로 사용되는 학습 용어의 소개 State, Action, Transition, Reward, Discount factor, Value function, Action value function, Policy 2강 Markov Decision Processes 강화학습의 문제가 정의되는 Markov의 정의와 간단한 문제의 소개 Markov Decision Processes는 줄여서 MDP로 표현한다. MDP의..

2020/02/21 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 장소: 능곡역 지노스 까페 합성곱을 이용한 신경망을 구성하여 Mnist를 학습하였다. 모델구조 구글에 있는 MNIST 모델을 참조하였습니다. import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import random 위와 같은 라이브러리를 import 하였습니다. class MnistClassifier(nn.Module) : def __init__(self): super(MnistClassifier,self).__init__() self...

사이킷런에 포함된 와인 데이터 집합을 학습 데이터로 사용할 것이다. 2020/02/21 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 장소: 능곡역 지노스 까페 직접신경망을 구성하기에는 아직 미숙하여 'pytorch를 활용한 머신러닝,딥러닝 철저 입문' 서적에 있는 신경망을 이용한 와인분류 부분의 코드를 직접 코랩을 이용하면서 실행해보고 분석해보았다. sklearn 라이브러리('사이킷런')에는 여러가지 데이터들을 제공해주는데 wine 데이터 집합을 활용하였다. from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split 위의 코드들로 라이브러리를 임포트하면 wine데이터를 이용할 수있다. wine변수의 내용은 아..

2020/02/15 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 장소:한국항공대학교 중앙도서관 selective search 와 segmentation algorithm에 대하여 좀 더 스터디해보았다. segmentation이란 무엇인가? 말그대로 이미지를 조각 조각 나누는 것이다. 이미지를 나눈후에 그룹화 시켜서 유사도를 구한 후 통합해 나아가는 것이 selective search의 목표이다. Segmentation의 세가지 방법 픽셀 기반 방법: 이 방법은 흔히 thresholding에 기반한 방식으로 histogram을 이용해 픽셀들의 분포를 확인한 | 후 적절한 threshold를 설정하고, 픽셀 단위 연산을 통해 픽셀 별로 나누는 방식이며, 이진화에 많이 사용이 된다. thresholding으로는 전역(..

3팀-최웅준, 송근영, 김정민 회의 날짜 : 02/13 목요일 회의장소 : 능곡역 지노스 카페 주제동기 : 모여서 공부해온 것을 나누다가 R-CNN의 기존 방식에서의 Selective Search에 대해 의문이 생겨 이번 주제로 선정하게 되었다. 확실하지는 않지만 이야기하면서 우리 팀이 이해하는 방식안에서 진행되었다 Selective Search란? 기존의 Detection에서 Bounding Box를 사용할 때 Sliding window 방식으로 사진을 받아들이는데, 이 때 발생하는 문제가 필요없는 부분까지 인식하게 된다는 점이다. 이것을 좀 더 효율적으로 수행하기 위해 Selective Search를 한다. Sliding window의 하나씩 이동하면서 받아들이는 것과 다르게 인식할 부분이 적절한 위..