When will you grow up?

Pytorch 1.1.0 version # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=9.0 -c pytorch # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.1.0 torchvision==0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch # CPU Only conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly -c pytorch Tensorflow-gpu 1.12.0 version conda install tensorflow-gpu=1.12 위 명령어로 설치할 수 있으며, cuda 9.0버전을 사용하며, python version은 ..

최근 tensorflow 2.0가 정식 릴리즈 되면서 많은 사람들이 2.0 버전으로 공부 및 연구를 시작한다. 하지만 이전 버전에서 작업했던 분들은 두가지 버전을 둘 다 사용해야되는 경우가 많아서(필자 또한) conda 환경으로 간단하게 두 가지 버전다 사용을 하는 방법을 포스팅 하고자 한다. 두가지 버전 설치가 잘 되었다면, 아래 그림과 같이 gpu 사용이 True라고 뜰 것이다. 기존의 tensorflow 1.x 버전이 깔려있다고 가정하고 진행하겠다. Cuda 버전같은 경우는 tensorflow 1.x - cuda 9.0 / tensorflow 2.x - cuda 10.0 로 설치하였다. anaconda 가 깔려있다고 가정하고 시작하겠다. (만약 설치가 되어있지 않다면 클릭) 1. visual stu..

파이썬으로 코딩을 하다보면 break문, pass문, continue 문이 자주 보인다. 헷갈리는 부분을 정리하고자 각 각 사용법과 예시를 통해 정리해본다. break : 특정 반복문(while, for 문)에서 루프를 빠져나올때 이용하는데, 한번만 빠져나오게 된다. 이중 포문일때, 해당 루프만 탈출하고 다음껀 계속 반복되서 다시 또 다음루프를 들어갈 수 있다. ex) for i in range(3): print('탈출 준비') for j in range(3): print('탈출 하자') break 결과 탈출 준비 탈출 하자 탈출 준비 탈출 하자 탈출 준비 탈출 하자 위와같은 결과를 얻는데, 만약 i도는 루프를 탈출하고싶다면, 조건을 걸어서 탈출할 수 있다. ex) y = False for i in ra..

개인적인 공부 개념으로 저장해두는 공간입니다. 원본글을 기반으로 만들었습니다. 문제가 되면 지우도록 하겠습니다. https://pysource.com/2019/06/27/yolo-object-detection-using-opencv-with-python/ YOLO object detection using Opencv with Python - Pysource We’re going to learn in this tutorial YOLO object detection. Yolo is a deep learning algorythm which came out on may 2016 and it became quickly so popular because it’s so fast compared with the pre..

더욱 자세한 정보는 https://towardsdatascience.com/object-detection-with-10-lines-of-code-d6cb4d86f606 Object Detection with 10 lines of code Part 2 of this tutorial for detecting your custom objects is available via this link. towardsdatascience.com 여기 글을 참고해서 포스팅합니다. 문제가 생길시, 지우도록하겠습니다. faster rcnn, yolo 등 다양한 오브젝트 디텍션 모델들이 나와있지만, 초보자가 사용하기가 힘든 문제점이 있다. 그래서 이번에는 아주 간단하지만 괜찮은 성능을 보여주는 간단한 코딩을 해볼 예정이다. 사..

이번에는 Haar Cascade를 이용하여 얼굴인식을 해보자. 최근들어 yolo, facenet, vgg-face등 다양한 딥러닝을 이용하여 많이 인식을 하고있는데 낭중에 기회가 되면 포스팅을 해야겠다. 약 10줄되는 코드로 학습된 cascade xml를 불러와서 인식을 해보자. 사용되는 python버전은 3.6, opencv 3.4.7를 이용하여 opencv다운은 여기서 할 수 있다. 학습을 위한 데이터도 충분하지 않아, 사전학습된 xml를 이용하여 검출해보자. xml은 opencv git에서 받을 수 있다. 다운 전체코드 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 # load packages import cv2 impor..

그래프(graph)는 여러 노드(node or vertex)들이 간선(edge)으로 연결된 추상 네트워크를 말한다. 즉, 그래프는 노드+간선의 집합으로 정의된다. 수식 - G=(V,E) V: vertex의 유한 집합, E: 간선 집합 그래프 방향 그래프는 방향이 있는 그래프(directed)와 방향이 없는 그래프(undirected)가 있다. 방향이 있는 그래프는 간선에 방향이 지정되어 있지 않아, 서로 인접(adjacent)해 있으며, 이웃(neighbor)이라고 한다. 부분 그래프 부분 그래프(subgraph)는 그래프 G에서 V와 E로 주성된 그래프의 일부이다. 완전 그래프 완전 그래프(complete graph)는 그래프의 모든 노드가 서로 인접한 그래프를 말한다. 차수 차수(degree)는 한 ..

객체지향설계, 파이썬 고급주제는 향 후 시간이 남을때 한번 정리하기로 하고, 이제 알고리즘 세상 속으로 들어가보자. 추상 데이터 타입(abstract data type)은 유사한 동작을 가진 자료구조의 클래스에 대한 수학적 모델을 가르키며, 각기 크래스는 다르지만, 기능적으로 동일하게 구현된 자료구조를 가질 수 있다. 먼저 알고리즘을 이해하기전 자료구조에 대해 알아보자. 자료구조는 크게 배열 기반 연속방식과 포인터 기반의 연결 방식으로 분류한다. 스택(stack) 큐(queue) 데크(deque) 우선순위 큐(priority queue) 힙(heap) 연결 리스트(linked list) 해시 테이블(hash table) 스택(stack) - 배열의 끝에서만 데이터를 접근할 수 있는 선형 자료구조형식이며,..

- 모듈 파이썬에서 모듈(module)은 def를 사용하여 정의한다. def가 실행되면, 객체와 참조가 같이 생성되는데, 반환값을 정의하지 않으면 None을 반환한다. 이처럼 반환하지 않는 함수는 프로시저(procedure)라고 부른다. - 스택과 활성화 레코드 함수가 호출될 때마다 활성화 레코드(activation record)가 생성되는데, 활성화 레코드에는 함수의 정보(반환값, 매개변수, 지역변수, 반환값, 반환 주소 등)가 기록되며 이 정보는 스택(stack)에 저장에 저장한다. - 모듈의 기본값 모듈을 생성할 때, 함수 또는 메소드에서 가변 객체를 기본값으로 사용해선 안된다. bad ex) def bad_append(number, number_list=[]): number_list.append(..

스퀀스(sequence) 자료구조는 데이터를 슬라이싱이 하거나 정렬했는데, 컬렉션(collection) 자료구조는 데이터를 서로 연관시키지(relating) 않고 모아두는 컨테이너(container)다. 속성 : 멤버십 연산자(in), 크기 함수(len(seq)), 반복성 위 세가지 속성을 지니고 있으며, 파이썬 내장 컬렉션 데이터 타입에는 Set, Dictionary가 있다. - 셋(Set) : 반복 가능하고, 가변적이며, 중복 요소가 없고, 정렬되지 않은 컬렉션 데이터 타입이다. 일반적으로 멤버십 테스트나 중복 항목 제거에 사용된다. dir(set()) 을 통해 속성을 확인할 수 있다. Set 메소드 A.add(x) - set A에 x가 없는 경우 x 추가 company = {'네이버', '카카오',..