Razelo 기술노트

오늘은 4일차가 되었다. 3일차에 학습을 완료하고 테스트를 진행했는데 조금 부족한 부분이 있어서 오늘 개선시키기로 했다. 하지만 방향을 어디로 잡을지에 대해서 고민이 있어서 강사님께 궁금한점을 여쭤보고 이를 통해 방향성을 잡기로 했다. 아래는 내가한 질문과 그에 대한 답변의 요약본이다. 주의: 말씀을 급하게 받아치느라 잘못들은 내용이 있을 수도 있음. 개요: 일단 현재까지의 상황을 말씀드리면 일단 지금 두명이 (인종별) 데이터를 돌려보았다. 학습이 끝나고 그래프도 잘 나왔고 가장 좋은 인식률이 93프로가 나왔다. 이후에 테스트 이미지로 확인해보았는데 흑인 백인 황인이미지를 줬을때 모두 잘 인식했다. 웹캠으로 제 얼굴을 확인했을때도 yellow(황인)로 잘 인식했다. 하지만 아직 부족한 부분이 있어서 어느..

3일차에 돌린 학습이 6시간에 걸친 끝에 끝마쳤다. weight파일들도 잘 형성되었다. 인식률이 조금 아쉽긴한데 테스트를 진행할 정도가 되었다고 판단하여 테스트를 진행해보았다. 아래는 흑인, 백인, 황인 별로 랜덤 이미지를 부여하여 잘 인식하는지 테스트하였다. 결과는 셋 모두 아주 잘 인식하였다. 다만 백인의 경우 인식률이 조금 떨어지는 결과를 보였다. (내가 맡은 클래스가 백인 클래스였는데 아마 내가 라벨링을 조금 섬세하게 하지 못한 탓인것 같다. 죄송합니다. 팀원님들) 어찌되었든 중간 결과가 잘 나와서 아주 만족하고 이제 4일차에는 조금 더 성능을 끌어올려볼 생각이다.

서울과학기술대학교에서 진행하는 AI엔지니어 인공지능 고급과정에 참여하게 되었다. YOLO를 이용해서 이미지 인식을 하는 교육과정을 진행하게 되었다. YOLO는 YOU ONLY LOOK ONCE의 약자이다. Object detection에서 많이 사용하는 모델이고 실제로 현업에서도 많이 쓰고 있다고 한다. yolov3~4,5 등등 많은 버전이 나왔지만, 버전이 높아질수록 더 나은 버전인 것이 아니라 그저 장단점이 있을 뿐이다. 처음 yolo를 사용하는 사람은 아래 링크를 따라하면 간단하게 사용해볼 수 있다. https://pjreddie.com/darknet/yolo/ YOLO: Real-Time Object Detection YOLO: Real-Time Object Detection You only lo..