이전에 만들었던 분류 모델 제작 자료입니다.

2021.10.07 - [Hi/Artificial_Intelligence] - Neural Style Transfer Neural Style Transfer What is NST? Style transfer란, 두 영상(content image & style image)이 주어졌을 때 그 이미지의 주된 형태는 content image와 유사하게 유지하면서 스타일만 우리가 원하는 style image와 유사하게 바꾸는 것.. forbetterdays.tistory.com 기존의 NST 모델 공부에서 한단계 더 깊게 하여 프로젝트에 사용하였습니다. What is NST (Neural Style Transfer)? - Style transfer란, 두 영상(content image & style image)이..

What is NST? Style transfer란, 두 영상(content image & style image)이 주어졌을 때 그 이미지의 주된 형태는 content image와 유사하게 유지하면서 스타일만 우리가 원하는 style image와 유사하게 바꾸는 것을 말함. Style transfer refers to changing only the style to the style image we want while keeping the main form of the image similar to the content image when two images are given. Style Transfer, image-to-image translation, 또는 texture transfer 등으로 불리는..

- 기존의 GAN 기존의 GAN과 같은 생성모델은 레이어를 Dense층으로 연속해서 쌓아서 간단하게 Fully-connected로 연결되어 있고, 생성자는 계속해서 랜덤 노이즈값을 변환해 이를 판별자 모델에게 넘기고, 판별자는 진짜인지 가짜인지 판별하여 여기서 나오는 loss값으로 학습하여 만드는 과정. - What is DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks) DCGAN은 Fully-connected 구조의 대부분을 CNN 구조로 바꾼 Deep Convolution GAN. 랜덤 노이즈 값을 넣어 배치노멀라이즈하면서 업샘플링과 컨볼루션을하고, Discriminator에서는 컨볼루션 하면서, 기존의 GAN과 같이 마지막 출력층에 Flatten..

SeparableConv2D 입력 채널별로 따로따로 공간 방향의 합성곱 수행 후, 1*1 합성곱 (점별 합성곱)으로 출력 채널을 합치는 것. 이로 인해 공간 특성의 학습과 채널 방향 특성의 학습을 분리하는 효과를 얻을 수 있음. 모델 파라미터와 연산의 수를 크게 줄여주어 더 작고 빠른 모델을 제작할 수 있음. 여기서 1 * 1 합성곱이란, 1 * 1 크기의 Convolution Filter 사용한 Convolution Layer를 말하는데, Channel / Spatial의 특성파악에 도움이 된다. 이렇게 1*1 합성곱을 쓰면 파라미터 수가 확연히 줄게 된다. 일반적으로 합성곱에서 channel을 크게 주면 파라미터 수가 급격히 증가하는데, 1*1 합성곱을 사용하면 효율적으로 모델을 구성할 수 있음. 즉..

저장된 CNN 모델을 가져와서 이를 사용해 이미지의 필터를 먼저 시각화 해보았다. 그리고 고양이사진을 하나 가져와서 이를 전처리하여 출력하였다. img_path = './dogs-vs-cats/small/test_dir/test_cats_dir/cat.1700.jpg' from keras.preprocessing import image import numpy as np img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150)) img_tensor = image.img_to_array(img) img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0) # 모델이 훈련될 때 입력에 적용한 전처리 방식을 동일하게 사용합니다 img_tensor ..

캐글(Kaggle)에서 데이터셋을 전부 다운받고, small폴더를 만들어서 train data, validation data, test data를 강아지와 고양이 각각 1000장, 500장, 500장을 분리해 총 4천장에 사진 데이터를 가지고 실습을 하였다. 그리고 가져온 사진 데이터들을 네트워크에 넣기 위해 부동 소수 타입의 텐서로 전처리 한다. 케라스에서 제공되는 ImageDataGenerator은 이미지 파일을 전처리된 배치 텐서로 바꾸어주는 제너레이터를 만드는 클래스이다. 즉, 사진 파일을 읽고, 타입을 RGB 픽셀 값으로 디코딩하고, 부동 소수타입의 텐서로 변환하여 픽셀값의 스케일을 0~255에서 0~1로 조정하는 과정을 쉽게 만들어주는 명령어이다. 모든이미지를 float형으로 255로 나누어 ..

숫자 생성 인공지능 원리 생성 신경망 중 GAN을 이용함. GAN (Generative Adversarial Network) 적대적 생성 신경망. 2개의 신경망으로 이루어져 있음. 판별자 신경망과 생성자 신경망. 생성자는 진짜같은 가짜를 생성함. 판별자는 진짜그림과 생성자가 만든 가짜 그림을 구별 가능. 두 신경망은 목표가 있음. 생성자 : 판별자가 자신이 만든 그림을 진짜처럼 생각할 정도의 그림을 그림. 판별자 : 생성자가 만든 그림을 진짜인지 가짜인지 전부 구별해야함. 이제 두 신경망은 서로 이기기 위해 학습을 시작함. 이렇게 두 개의 신경망을 사용하여 이러한 원리로 생성해 내는 기법이 GAN(적대적 생성 신경망)임. 개발 환경 세팅 from keras.models import Model, Seque..

colab.research.google.com/drive/1vcBfl192NDGJ2_c2u01tAa65NGSJmrw8?usp=sharing Google Colaboratory colab.research.google.com 원문입니다. 코랩으로 보는거 추천. (이전글) 2021/01/28 - [Hi/AI] - [TensorFlow] 숫자 인식 AI 제작 (1) # 모델설계 4개의 층으로 만들거임. 입력층, 은닉층, 은닉층, 출력층 입력층 뉴런의 수는 28 * 28이니 784임. 28 * 28개의 픽셀로 이루어진 숫자를 한줄로 바꾼거임. 첫번째 은닉층의 노드 수는 512개, 두번째 은닉층의 노드 수는 256개, 세번째 결과층의 노드수는 10개로 설정함. (마지막은 0~9이니 10개) 활성화 함수는 렐루(Re..

colab.research.google.com/drive/1vcBfl192NDGJ2_c2u01tAa65NGSJmrw8?usp=sharing Google Colaboratory colab.research.google.com 원문입니다. 코랩으로 보는거 추천. %tensorflow_version #텐서플로우 라이브러리 설치되어있는지 확인. import keras 케라스는 텐서플로를 이용하기 더 쉽게만들어주는 도구임. 심층 신경망을 만들기 위한 텐서플로, 테아노, CNTK와 같은 도구를 더욱 쉽게 사용할 수 있게 도와주는 도구임. 따라서 케라스를 사용하려면 먼저 텐서플로 라이브러리를 불러온 상태여야함. from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorfl..