DATA/CV

    [CS231n] Lecture 5 | Convolutional Neural Networks

    해당 강의노트는 Stanford University CS231n Spring 2017 강의를 기반으로 작성했음을 밝힙니다

    [Tensorflow]mnist - 성능 확인하기 및 개선하기

    tf 버전: 2.2.0 1. Test test_loss, test_accuracy = model.evaluate(x_test_reshaped,y_test, verbose=2) print("test_loss: {} ".format(test_loss)) print("test_accuracy: {}".format(test_accuracy)) predicted_result = model.predict(x_test_reshaped) # model이 추론한 확률값. predicted_labels = np.argmax(predicted_result, axis=1) idx=0 #1번째 x_test를 살펴보자. print('model.predict() 결과 : ', predicted_result[idx]) print('..

    [Tensorflow]mnist - Network 설계하기 및 학습시키기

    1. MNIST 딥러닝 네트워크 쌓기 model=keras.models.Sequential() model.add(keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1))) model.add(keras.layers.MaxPool2D(2,2)) model.add(keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu')) model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2,2))) model.add(keras.layers.Flatten()) model.add(keras.layers.Dense(32, activation='relu')) model.add(keras.layers.Dense(1..

    [Tensorflow]mnist - dataset 불러오기

    프레임워크: Tensorflow Dataset: 숫자 손글씨 데이터베이스 MNIST 데이터 제공자: Prof.Yann Lecun Datset: yann.lecun.com/exdb/mnist/ 1. MNIST란 어떤 데이터셋일까? "The MNIST database of handwritten digits, available from this page, has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image." 공..

    [CS231n] Lecture 1 | Introduction to Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

    해당 강의노트는 Stanford University CS231n Spring 2017 강의를 기반으로 작성했음을 밝힙니다. 통계에 따르면 인터넷 트래픽 중에서 80%는 비디오 데이터입니다. 인터넷에서 대부분의 데이터가 시각 데이터라는 점을 알 수 있습니다. 많은 양의 시각 데이터를 이해하고 분석하기 위해 자동으로 이를 분석하는 알고리즘을 개발하려고 노력하는 분야가 컴퓨터 비전(CV)입니다. 컴퓨터 비전의 역사 1강에서는 컴퓨터 비전의 역사에 대해 중점적으로 설명합니다. 포유류의 시각 처리 메커니즘 1950, 60년대에 전기생리학을 이용한 Hubel과 Wisel의 연구가 있습니다. 연구 주제는 포유류의 시각적 처리 메커니즘은 무엇인가 였습니다. 고양이의 두뇌에서 일차 시각 피질이 어떤 자극에 따라 뉴런들이..

    [Tensorflow] mnist 코드

    사용 라이브러리 tensorflow: 프레임워크 keras: 프레임워크 numpy: array 연산 matplotlib: 시각화 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 모델 구현 코드 keras.models.Sequential keras.layers.Conv2D keras.layers.MaxPool2D keras.layers.Flatten keras.layers.Dense mnist = keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train_norm, x_test..