본문 바로가기
728x90

메모장171

[AWS]Amazon Elastic Compute Cloud, EC2 및 유형 AWS의 기본 개념 - 종량과금제, 사용한 만큼 지불 ex) 바리스타는 일할 때만 돈 받음 가게 주인은 일할 사람(=서버) 몇 명이 필요한지 결정(= 근무시간에 대한 급여만 제공) 즉, 새로은 제품출시로 서버(=인스턴스)를 증진을 고려해야함 == 언제 손님이 몰릴지 모르니까 AWS는 필요하면 많이 쓰고 필요없으면 적게 사용 가능 == 불필요한 비용 지불 X Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) - 클라우드에서 가상서버를 실행시킬 수 있는 서비스 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)는 안전하고 크기 조정이 가능한 컴퓨팅 용량을 Amazon EC2 인스턴스로 클라우드에서 제공. 의료, 제조, 보험이나 전 세계 사용자 수백만 명에게 동영상.. 2022. 4. 23.
[AWS]AWS Cloud Computing https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/1928/play/6248/aws-cloud-practitioner-essentials-korean Self-paced digital training on AWS - AWS Skill Builder Loading your learning experience... explore.skillbuilder.aws (AWS Cloud Practitioner Essentials (Korean) 무료 강의를 토대로 작성하였습니다.) IT 시스템이 상호 의존성을 줄이는 방식으로 설계되어야 합니다. 즉, 한 구성 요소의 변경이나 오류가 다른 구성 요소에 연쇄적으로 발생해서는 안 됩니다. 클라우드 컴퓨팅이란 무엇인가? 클라우드 컴퓨팅이란 인.. 2022. 4. 23.
CNN의 기본 과정 정리 삼각형, 사각형, 원을 손으로 그린 이미지가 있고 이미지 크기가 8 x 8이라고 가정 삼각형, 사각형, 원을 구분하는 3개의 클래스를 분류하는 문제이기 때문에 출력 벡터는 3개 # padding = 'same' default from tensorflow.keras.models import Sequential, Model from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten model = Sequential() model.add(Conv2D(2, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=(8, 8, 1))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, .. 2022. 1. 8.
전이학습 (Transfer Learning), 데이터 증강(Augmentation) 전이학습 (Transfer Learning) "기존(내 목적과는 다른) 데이터로 학습된 네트워크를 재사용 가능하도록하는 라이브러리" - 사전에 대량의 data를 학습한 것을 불러와서 다른 목적으로 사용가능 ==> 가중치, 편향이 포함된 학습된 모델의 일부를 재사용하기에 Transfer learning 이라고 표현 교육 데이터를 적게 사용하고, 교육 속도가 빠르며, 더 잘 일반화하는 모델을 가질 수 있다. (일부만 사용을 해서 활용할 수 도 있지만, 전체를 다 재학습할 수도 있다) 1. 이전에 학습한 모델에서 파라미터를 포함한 레이어를 가져옵니다. 2. 향후 교육 과정 중에 포함된 정보가 손상되지 않도록 해당 정보를 동결(freeze, 가중치를 업데이트 하지 않음)합니다. 3. 동결된 층 위에 새로운 층 .. 2022. 1. 8.
CH10 OpenCV-Python Optical flow 옵티컬플로우(Optical flow)란?- 광학 흐름 - 연속하는 두 프레임(영상)에서 카메라 or 객체의 움직임에 의해 나타나는 객체의 이동 정보 패턴 == Structure from Motion, Video Compression, Video Stabilization(손떨림 방지), etc 두 가지 사실을 가정 1. 연속된 프레임 사이에서 움직이는 물체의 픽셀 강도(intensity)는 변함이 없다. 2. 이웃하는 픽셀은 비슷한 움직임을 갖는다. 옵티컬플로우(Optical flow) 계산 함수 * 루카스-카나데 알고리즘(Lucas-Kanade algorithm) = 주로 Sparse(희소한) points에 대한 이동 벡터 계산 ==> 특정 픽셀에서 optical flow 벡터 계산 이웃하는 픽셀은 비슷.. 2021. 12. 25.
CH10 OpenCV-Python 추적(Mean Shift, Cam Shift) 추적(Tracking) 평균이동(Mean Shift) 알고리즘이란? - 데이터 분석 기법 중 하나 - 데이터가 밀집되있는 분포를 찾는 것 == 모드검출(mode seeking)이라고 불리기도 함 # 특정 색 추적 # 비디오 파일 열기 cap = cv2.VideoCapture('ch10\\videos\\camshift.avi') if not cap.isOpened(): print('Video open failed!') sys.exit() ret, frame = cap.read() # roi = cv2.selectROI('orange', frame) (x, y, w, h) = cv2.selectROI('orange', frame) # print(roi) x, y, w, h rc = (x, y, w, h) i.. 2021. 12. 25.
CH10 OpenCV-Python 배경차분(MOG) MOG(Mixture of Gauusian)란? - 각 픽셀에 대해 MOG 확률 모델을 설정하여 배경과 전경을 구분 - 하나의 데이터 분석 기법 영상의 각 Pixel 값을 배경영상을 등록시켜놓고 배경영상과 같냐 다르냐를 판단 = 현재 프레임에 그 객체가 새로 나타난거냐 아니냐를 판단 - 미리 정해둔 배경 영상의 Pixel 값은 이 위치에서 Pixel 값은 100이였다 정의하는 것이 아니라 100 금방에 어떤 Gaussian을 따르고 있다고 정의 ==> Gaussian 분포를 하나만 쓰는 것이 아니라 여러개 사용해서 어떤 위치의 특정 Pixel, 배경 Pixel값이 어느 Gaussian분포를 따르고 있다라는 모델 형태를 준다. ex) 흔들리는 나무가 있다할 때 나뭇잎은 배경일수도(하늘색) 나뭇잎일 수도(초.. 2021. 12. 25.
CH10 OpenCV-Python 객체 추적(이동 평균 배경) Mean shift 정적 배경 모델 사용 시 문제점 * 미리 등록된 기준 영상이 실제 배경과 크게 달라질 경우 오동작 - 도로에 차는 잠깐 있다가 없어짐 ==> 평균을 구한 영상과 현재 Frame의 차영상을 계산하면 현재 Frame에 있는 새로운 차들만 검출가능 == 이런 수백장의 영상을 저장한다는게 시스템쪽으로 무리가 생김(= 대용량 메모리가 필요) So, 이동평균 사용 이동 평균(Moving Average) = WeightSum - 수백 장의 영상을 저장하는 대신 매 프레임이 들어올 때마다 평균 영상을 갱신 - 갱신된 배경영상 = int가 아니라 미세하게 업데이트 되야하기 때문에 float 가중치 ∝ = 0 -> 현재프레임=0, 이전 배경영상을 계속 쓰니 의미가 없다(업데이트가 안됨) ∝ = 1 -> 현재프레임을 계속 .. 2021. 12. 25.