Feature Extractor만 활용해보는 ResNet50 전이학습 딥러닝 모델을 학습할 때, 모델 전체를 처음부터 학습(From Scratch) 하는 것은 시간도 오래 걸리고, 많은 데이터가 필요하다.그래서 우리는 보통 전이학습(Transfer Learning) 을 이용한다. 그중에서도 이번 글에서는 Partial Fine-Tuning, 즉 Feature Extractor만 사용하는 전이학습을 직접 실험해본다. Fine-Tuning의 세 가지 방식먼저 개념을 간단히 정리해보자.From Scratch랜덤 초기화로 처음부터 학습Full Fine-TuningImageNet 등 사전학습 가중치로 초기화 후 전체 재학습Partial Fine-Tuning (Feature Extractor)사전학습된 백본을 고정..

Classification 모델을 구현해보자 먼저 Train과 Test 구조를 정의 Importimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.optim as optimimport osimport matplotlib.pyplot as plt torch.nn as nn 신경망 레이어와 모델 구축을 위한 모듈.예: nn.Conv2d, nn.Linear, nn.BatchNorm2d 등을 사용해 레이어 정의. torch.nn.functional as F 활성화 함수나 pooling 같은 연산을 함수형(functi..

라즈베리파이와 안드로이드 어플리케이션에서 서버에 요청하고 객체탐지 연산 결과를 수행하여 다시 모바일 어플리케이션으로 보내주는 방식으로 서버를 구축 해보려고 한다. 2025.01.22 - [CV/프로젝트] - [Raspberry Pi] 라즈베리파이에서 YOLO11 Pose 써보기 [Raspberry Pi] 라즈베리파이에서 YOLO11 Pose 써보기모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 USB 카메라를 통해 라즈베리파이에서 자체 연산을 통해 자세 추정을 할 수 있는지 사용해 보았다. 이 포스팅은 이전글에서 원격 접속 세팅과 OpenCV를c0mputermaster.tistory.com 모바일 장치를 이용해 자세 추정을 통해 실내 스포츠 보조 서비스를 구현하려고 하는데 이전 포스트에서 Raspberry PI ..

모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 USB 카메라를 통해 라즈베리파이에서 자체 연산을 통해 자세 추정을 할 수 있는지 사용해 보았다. 이 포스팅은 이전글에서 원격 접속 세팅과 OpenCV를 설치한 라즈베리파이 환경과 세팅한 가상환경에서 실시한다.2025.01.21 - [CV/프로젝트] - [Raspberry Pi] 원격 접속 세팅과 실시간 USB CAM 사용 [Raspberry Pi] 원격 접속 세팅과 실시간 USB CAM 사용모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 카메라와 간단한 연산은 라즈베리파이를 이용해서 서버로 보내볼 생각이라 Putty를 통한 접속과 USB 캠을 사용하여 보았다. 라즈베리파이  window 64 OSc0mputermaster.tistory.com 우선 다음 ultralytic..

모바일 어플리케이션 서비스를 준비하는데 카메라와 간단한 연산은 라즈베리파이를 이용해서 서버로 보내볼 생각이라 Putty를 통한 접속과 USB 캠을 사용하여 보았다. 라즈베리파이  window 64 OS를 사용하였고 기본 세팅은 다음 포스트를 참고하였다.https://velog.io/@easyhyun00/%EB%9D%BC%EC%A6%88%EB%B2%A0%EB%A6%AC%ED%8C%8C%EC%9D%B4-OS-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EC%9B%90%EA%B2%A9-%EC%A0%91%EC%86%8DVNC-Viewer [라즈베리파이] OS 설치, 원격 접속(VNC Viewer)라즈베리파이 OS 설치, 원격 접속velog.io wpa_supplicant.confctrl_interface=DIR=/var..

이번에는 YOLO11 Pose를 이용해서 포인트를 받아 pygame을 이용해 애니매이션을 만들어 보았다 2025.01.02 - [CV/프로젝트] - [Pose Estimation] Ultralytics YOLO11 Pose 써보기 " data-og-host="c0mputermaster.tistory.com" data-og-source-url="https://c0mputermaster.tistory.com/25" data-og-url="https://c0mputermaster.tistory.com/25" data-og-image="https://blog.kakaocdn.net/dna/jwHZw/hyX0v7sOTr/AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHtrcQMWmsPbsDyXz1FB3cJXGPsdj1VG6o9YoFCAN7fm/img.png?credential=yqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8&expires=1772290799&allow_ip=&allow_referer=&signature=oK%2FvgL%2Be45PQCq7f1EMXfoxnrto%3D

여러 자세 추정 모델을 경험 해보기 위해 오늘은 OpenPose모델을 사용해보았다. 오픈포즈(OpenPose)란? 딥러닝의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 기반으로 하며, 사진에서 실시간으로 여러 사람의 몸, 손, 그리고 얼굴의 특장점을 추출할 수 있는 라이브러리 이 프로젝트의 특징은 여러 사람의 자세를 빠르게 찾을 수 있다는 것이라고 한다. 오픈포즈가 발표되기 전에는 여러 사람의 자세를 추정하기 위해 사진에서 각각의 사람을 검출하고, 검출된 사람에 대해 자세를 찾도록 반복 수행하는 탑-다운(Top-Down, 하향식) 방식을 주로 사용했다고 한다. 오픈포즈는 바텀-업(Bottom-Up, 상향식) 방식으로 반복적인 처리 없이 성능을 향상시켰다고 했다. 바텀-업..

여러 자세 추정 모델을 경험 해보기 위해 우선 접근성이 쉬웠던 Ultralytics에 YOLO11 Pose모델을 사용해보았다.   Ultralytics YOLO11 포즈 추정 튜토리얼 | 실시간 오브젝트 추적 및 사람 포즈 감지  "> 자세 추정 (Pose Estimation)이란?자세 추정은 이미지에서 특정 지점을 식별하는 작업을 말하며, 이러한 지점은 일반적으로 키포인트라고 불립니다.키포인트의 위치는 보통 2D [x, y] 또는 3D [x, y, visible] 좌표 세트로 표현.자세 추정 모델의 출력은 이미지에서 객체의 키포인트를 나타내는 일련의 점이며, 보통 각 점에 대한 신뢰도 점수도 함께 제공됩니다.자세 추정은 장면에서 객체의 특정 부분과 그 위치를 서로 관련 지어 식별해야 할 때 적합한..