Regularly updated project page : https://github.com/The-Learning-And-Vision-Atelier-LAVA/SoTA-Point-Cloud 1. INTRODUCTION 2. BACKGROUND 2.1 Datasets 2.1.1 Dataset for 3D shape classification 3D Shape Classification Dataset에는 크게 2가지 Type이 있다. Synthetic datasets & Real-world datasets Synthetic dataset에 있는 Object는 겹침이나 배경같은 Data가 없이 깔끔하다 반면에, real-world dataset에 있는 Object들은 다른 층의 Object에 가려지고 일부 Ob..

노을공원은 도시의 번잡함을 잊게 해주는 평온한 휴식처로 많은 시민들에게 사랑받는 공간입니다. 공원의 위치와 특성 때문에 노을과 가양대교의 야경을 한눈에 담을 수 있는 훌륭한 전망으로도 유명하죠. 석양이 지기 시작할 때, 노을공원은 특별한 매력을 발산합니다. 주황빛 노을이 서서히 지평선 아래로 사라지면서, 하늘은 붉은색, 주황색과 같이 불타는 듯한 그라데이션으로 물들기 시작합니다. 노을공원에서 서쪽아래로 보면 예쁜 가양대교의 실루엣이 그려지죠. 가양대교는 서울을 대표하는 교량 중 하나로, 다리 위를 지나가는 차량들의 불빛과 다리 아래로 흐르는 한강의 물결, 그리고 다리 양쪽에 설치된 조명이 어우러져 멋진 야경을 보여줍니다. 노을이 완전히 지고 어둠이 짙어지면, 가양대교의 야경은 더욱 빛나기 시작합니다. 다..

https://www.kaggle.com/competitions/paddy-disease-classification/overview 쌀의 잎 모양을 보고 현재 질병을 있는 없는지, 질병이 있으면 어떤 질병인지 판단하는 Competition입니다. 기본적으로 Image Classification으로 진행해 보도록 하겠습니다. 0. Train import pandas as pd import os import numpy as np from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models impor..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 Digital Marketing 영역에서 고객의 Data를 분석해서 다양한 Insight를 뽑아내고 이를 Business 전략에 반영하는 Data 분석 능력은 Marketer 뿐만 아니라 Data Scientist가 갖추어여할 필수 역량이 된지 오래입니다. 다양한 고객의 Data 중에서 가장 기본이 되는 고객 Data가 Web Log 분석인데, 많은 기업에서 고객 Web Log 분석을 중요하게 생각하는 이유가 Website가 Digital Marketing 활동의 거점 역할을 한다는 점과 쉬운 설치만으로 방대한 양의 고객 Data 수집이 가능하다는 이유입니다. 많은 기업들이 Web Log 분석을 실시하고 있다고 생각되..

Repository for this project 0. Introduction 사람의 얼굴 Image로 성별 / 나이대를 판별하는 Model은 상점 등과 같은 고객의 통계 정보를 필요로 하는 곳에 유용하게 사용할 수 있을 것 같아서 이 Project를 진행하게 되었습니다. 0.1. Face Detector K-Face Dataset에서 사람 얼굴 부분만을 추출하기 위해서 Face Detector를 사용하여야 합니다. 여기서는 DNN Face Detector in OpenCV를 사용합니다. 참고 : https://pyimagesearch.com/2018/02/26/face-detection-with-opencv-and-deep-learning/ Face Detector는 Input으로 Image를 넣어주면..

이 Project의 Github Repository Link 0. Introduction 0.0. Motivation COVID-19 상황속에서 Deep Learning을 이용하여 RGB Cam.으로 실시간으로 Mask 착용 여부를 확인할 수 있는 Model을 만들어 보겠습니다. 0.1. Face Detector Dataset에서 사람 얼굴 부분만을 추출하기 위해서 Face Detector를 사용하여야 합니다. 우선 사람의 얼굴부분만을 빠르게 Detecting할 수 있는 Model을 찾아보았고, 최종적으로 Tensorflow와 호환이 잘되는 OpenCV DNN Face Detector를 사용하기로 했습니다. DNN Face Detector in OpenCV [https://learnopencv.com/f..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 Big Data & Machine Learning / Deep Learning이 세상의 빛을 본지가 꽤 되었지만, 여전히 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 앞으로도 이런 관심은 대체할 만한 새로운 개념이 나오기 전까지는 계속될 것입니다. Big Data & Machine Learning / Deep Learning이 관심을 받게 된 이유 중에 하나가 누구나 쉽게 접근할 수 있는 다양한 도구들이 많이 있기때문이기도 할 것입니다. 손쉬운 접근성에 힘입어 과학, 공학 분야 뿐만 아니라 의학, 미술, 정치, 경제 등에 이르기까지 매우 다양한 분야에서 훌륭한 역할을 수행하고 있습니다. 이 책은 특별히 비즈니스 분야에 사용되는 사례..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 2012년에 CNN 구조를 사용한 AlexNet이 ImageNet에서 지난 대회 우승 Model보다 압도적인 성능으로 우승을 차지하면서 Deep Learning에 대한 관심은 비약적으로 높아졌습니다. 그 이후로 Image 분야에 Deep Learning을 응용하는 분야는 비교적(?) 접근이 쉽고 이해하기 쉬운 CNN구조를 바탕으로 널리 보급되고 누구나 쉽게 사용할 수 있었습니다. 하지만, NLP(Natural Language Processing)분야는 상대적으로 접근이 어려웠고 실제 업무 / 제품에 응요하기가 용이하지 않다는 분위기가 팽배했습니다. NLP 초창기에는 다양한 기법(말뭉치 , Wordvec, Word Em..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 우리는 대학에서 프로그래밍 언어를 배우고 작게나마 SW를 만들줄 알게 되고, 졸업을 하고 취업을 하여 조금 더 규모의 SW의 일부 혹은 혼자서 개별 SW를 만들게 되는 일반적인 Path를 걷게 됩니다. 오랫동안 반복적인 SW 개발을 하면서 소프트웨어 엔지니어링이라는 말을 자주 듣게 되지만, 뭔가 전혀 다른 세상의 뜬구름 잡는 듯한 느낌만 들고 구체적으로 어떤 일을 하는지에 대해서는 잘 알지 못합니다. 물론 주위에 소프트웨어 엔지니어라고 말하는 사람도 보기 힘듭니다. 곰곰히 생각해 보면 소프트웨어 엔지니어링이라는 말에 대한 약간의 거부감(?)같은 것도 가지고 있는 것 같습니다. 소프트웨어 개발만 빠르고 버그없이 하면 되..

한빛미디어 '나는 리뷰어다' 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 0. 소개 이제는 전공자가 아니어도 뉴스나 방송을 통해 Machine Learning / Deep Learning이라는 말을 너무 흔하게 들을 수 있는 상황이 되었다. 음성인식 , 추천 시스템 , 이미지 생성 등은 이미 우리의 일상에서 너무나 흔한 일이고, Tensorflw / PyTorch / Scikit-learn같은 우수하고 훌륭한 Framework은 너무나 쉽게 우리들을 AI의 세계로 발을 들여놓게 만들어 준다. 하지만, 이렇게 현실속에 깊게 들어와 있는 Machine Learning / Deep Learning이지만, 정작 내가 하는 일에 이 기술을 적용하려고 하면 관련 전공자라고 해도 절대 쉬운 일이 아니다. '우리 ..