미술심리3 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. 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 다음 728x90
