전체 글30 YOLO - dataset load, image size - resize, compress 미래내일 일경험 프로젝트를 진행하면서 2TB 정도의 대용량 데이터셋을 이용하면서 AI를 학습할 때 힘들었던 부분이 두 가지 있었다.1. 데이터셋 저장2. 데이터셋 load데이터 저장과 데이터셋 로드는 밀접한 연관이 있다. 데이터셋을 어디에 저장하냐에 따라 AI 학습시 데이터를 load하는 속도에 영향으 주기 때문이다. 1. Dataset1. Google Drive + Colab처음 학습은 Google Drive와 Colab을 이용했다. 2TB의 데이터셋은 Google Drive에 저장을 했으며, AI 학습은 Colab에서 진행했다. 하지만 Colab은 무료로 사용하면 무료로 제공되는 디스크의 크기는 80GB 정도이며 Pro의 경우 200GB 정도를 사용할 수 있다. 따라서 Google Drive에 데이터.. 2025. 2. 17. [미래내일 일경험-프로젝트형] -1 프로젝트명 - Muk Pic(먹는 순간을 사진으로 담고, 찍는 순간을 추억으로 남기다.팀명 - I4U프로젝트 소개제안 배경한류 콘텐츠의 인기로 한식에 대한 관심과 인기가 높아지고 있다. 하지만 한국 음식의 다양성과 아시아권의 음식들과 혼동으로 인해 외국인들이 한국 음식을 이해하고 접근하는데 어려움을 겪고 있다. 이에 AI를 활용해 외국인들에게 한국 음식을 쉽게 소개하고 이해를 높이는 어플리케이션(이름: Muk Pic)을 개발하고자 한다. Muk Pic의 주요 기능은 다음과 같다.음식 사진 인식을 통한 음식 정보 제공인식한 음식 사진 보관커뮤니티음식 검색Muk Pic은 AI를 이용해 400가지의 음식에 대해 음식 사진으로 해당 음식의 정보(음식 설명, 음식 조합, 레시피, ...)를 쉽게 파악하고 이해할 .. 2025. 1. 15. AI 기반 아동 미술심리 진단을 위한 그림 분석 - YOLOv5(최종) 두 개의 게시물을 통해 여러 모델을 이용해서 이미지 디텍션을 진행했다. 이번에는 Yolov5를 이용해서 '여자 사람'에 대해 이미지 디텍션 모델 학습을 진행했다.현재까지 학습에 사용한 모델은 '나무', '집'은 Faster R-CNN을 이용해서 이미지 디텍션을 진행했다. 그리고 '남자 사람'은 SSD를 이용해서 이미지 디텍션을 진행했다. 그리고 이번에 이용한 Yolov5를 이용해서 '여자 사람'에 대해서 이미지 디텍션을 진행했다. Faster R-CNN, SSD, Yolov5 모두 사전 훈련된 가중치를 모델에 이용했다. 하지만 모델의 모든 가중치가 학습 과정에서 업데이트되도록 설정했다. 또한, Faster R-CNN과 SSD는 MMDetection을 사용하여 COCO 데이터셋 형식으로 처리하였지만, YO.. 2024. 12. 17. AI 기반 아동 미술심리 진단을 위한 그림 분석 - SSD512 이전 게시물에서 정확한 아동 미술심리 진단을 위한 그림을 진행하기 위해 Faster R-CNN을 이용해서 이미지 디텍션을 진행했다. 이번에는 SSD512를 이용해서 이미지 디텍션을 진행해보려고 한다.Faster R-CNN을 이용해서 '나무', '집' 두 개의 카테고리에 대해서 훈련을 진행했을 때 높은 정확도를 보여주었지만 시간이 오래 걸렸다. 반면 SSD512를 이용해 '남자 사람'을 훈련했을 때 훈련 시간이 기존 5시간 50분에서 4시간 10분으로 줄었다. 하지만 정확도에 있어서 상대적으로 낮은 정확도를 보여주었다. 또한, 사전 훈련된 모델을 사용했지만 아래와 같이 데이터 증강 부분은 수정해서 비활성화 하거나 최소화했다.cfg.data.train=dict( type='RepeatDatase.. 2024. 12. 6. RFM과 머신러닝을 활용한 모바일 게임 유저 행동 분석 및 마케팅 전략 1. 분석 개요1.1 기획 배경 및 분석의 필요성1.2 분석 방법 2. 데이터 수집 및 분석2.1 데이터 분석 프로세스 수립2.2 데이터 분석 및 시각화2.3 정리 3. 유저 세그먼테이션3.1 군집화 및 시각화 4. 분석 활용 방안4.1 RFM 분석 유저 마케팅4.2 무자본 유저 마케팅 5. 프로젝트 요약 및 향후 방향5.1 프로젝트 요약5.2 향후 방향1. 분석 개요1. 기획 배경 및 분석의 필요성게임 산업은 코로나19 이후에 급격하게 발전한 산업 중 하나이다. 그래프1을 보면 코로나19 발생 이전인 2018, 2019년에 비해 2020년 국내에도 코로나19 환자가 발생하면서 부터 게임 산업의 매출액이 약 21%가 급등한 것을 확인할 수 있다. 특히, 게임 이용 플랫폼의 경우 그래프2를 통해 알 수 있.. 2024. 11. 29. AI 기반 아동 미술심리 진단을 위한 그림 분석 - Faster R-CNN 새로운 프로젝트를 시작하면서 가능한 빨리 업로드를 하려고 했지만... 수집한 데이터셋에서 제공되는 json을 coco dataset 형식에 맞추면서 코드 실수를 했었다. 원인을 못 찾고 있어서 오래 걸렸다... 1. 프로젝트 목표프로젝트 목표 데이터셋의 전반적인 구성2. 기대 효과아동의 창의성 및 개성 이해 도구로 활용미술 치료 접근성 향상 및 비용 절감심리적 상태의 초기 파악 및 정서적 안정 지원3. 요약프로젝트 흐름도결과4. 분석 대상 확인이미지 샘플 확인5. 모델 훈련Faster RCNN나무집종합6. 결론1. 프로젝트 목표1. 프로젝트 목표이 프로젝트의 목표는 아동이 그린 그림을 기반으로 간편한 미술심리 진단 도구를 제공하는 것이다. 아동의 그림 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 개발하고, 그림 .. 2024. 11. 25. 이전 1 2 3 4 5 다음 728x90
