대학원 시험 공부11 운동자세 인식 프로젝트 사전 준비 및 공부 CNN은 이미지 인식 작업에 널리 사용되며 자세 인식을 비롯한 다양한 응용 분야에서 우수한 성능을 보여 왔다. ✔ 전처리 방식import cv2 import os # 운동 자세 이미지가 있는 디렉토리 경로 지정 image_dir = "/path/to/exercise/posture/images" # 디렉토리 내의 모든 이미지 파일에 대해 반복 for filename in os.listdir(image_dir): if filename.endswith(".jpg") or filename.endswith(".png"): # 필요에 따라 파일 확장자 조정 image_path = os.path.join(image_dir, filename) image = cv2.imread(image_path) # 이미지 로드 im.. 2023. 4. 9. 데이터분석 프로젝트 (파이썬 Covid-19 사진 학습(분류) 3) 11. 모델 검증을 위한 Accuracy 생성하기 @torch.no_grad() # 아래 붙어 있는함수가 작동을 할때 def get_accuracy(image, target, model): batch_size = image.shape[0] prediction = model(image) _, pred_label = torch.max(prediction, dim=1) is_correct = (pred_label == target) return is_correct.cpu().numpy().sum() / batch_size 12. 모델 학습을 위한 함수 구현하기 # 모델을 학습하기 위한 함수를 만들어보자 device = torch.device('cpu') # epcoh: 데이터 전체를 한바퀴를 돌리는것? # m.. 2023. 4. 5. 데이터분석 프로젝트 (파이썬 Covid-19 사진 학습(분류) 2) 5. 데이터 로더 구현하기 def build_dataloader(train_data_dir, val_data_dir): dataloaders = {} train_dset = Chest_dataset(train_data_dir, transformer) # {'train': 데이터...} dataloaders['train'] = DataLoader(train_dset, batch_size=4, shuffle=True, drop_last=True) # 트레인 데이터를 4개 씩 섞고 ,drop_last=True 마지막거를 버려라 # {'train' : 데이터...} 담긴 모습 # 각각의 데이터의 특징(웨이트)을 분류하기 위해 4개로 분류하였고 한번에 전부를 돌리는것보단 조금씩 분석을 하면 # 얼마만큼 틀렸거나 .. 2023. 3. 27. 데이터분석 프로젝트(파이썬 Covid-19 사진 학습(분류) 1) ✔ 설치 !pip install torch !pip install torchvision !pip install ipywidgets 1. Torch를 기반으로 하며, 자연어 처리와 같은 애플리케이션을 위해 사용된다. GPU사용이 가능하기 때문에 속도가 상당히 빠르다 2. 파이토치가 제공하는 다양한 모델을 가져다 쓰기 위해 사용되는 라이브러리 3. 이미지를 커서를 가지고 이동하면서 이미지를 볼 수 있게하는 라이브러리(슬라이딩 등) ✔ import import torch import copy import os import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from torchvision impo.. 2023. 3. 25. 이전 1 2 3 다음
