꾸준히 성장하기

휴일에도 글을 써야겠다고 다짐했지만, 결국 하루는 푹 쉬어버렸어요. 그래도 이렇게 꾸준히 글을 올리는 제 자신을 칭찬해봅니다🔥오늘은 5차 미니 프로젝트의 마지막 날입니다. 지난 모임에서 우리 조는 사진 촬영과 라벨링 작업을 마무리 지었는데, 갑작스럽게 다른 조로부터 이미지 파일 교환 요청이 들어와서 새로운 이미지를 추가해야만 했습니다. 이로 인해 라벨링 작업을 처음부터 다시 시작해야 할지 걱정이 됐습니다.하지만 이미지 파일과 연결된 txt 파일을 확인해보니, 파일 안의 첫 번째 숫자가 이미지의 인덱스 번호임을 알게 되었어요. 이 발견은 큰 도움이 되었고, 간단한 코드 작업을 통해서 숫자를 변경했습니다.import osimport re# 폴더 경로 # 실제 폴더 경로로 변경folder_path = r'C..

수업 시간 동안 제 사진을 100장을 모으기가 힘들 것 같아서, 전 날 밤에 모두 모으고 잤습니다. 제 사진 100장 찾기가 왜이렇게 어렵죠..ㅎㅎ (어플을 너무 사용해서 얼굴이 죄다 다르더라구요😅) 결국 백 장의 사진을 선정할 수 있었고, 이 사진들에 라벨링 작업을 시작했습니다.이번 작업을 위해 사용한 도구는 'ybat'이라는 툴이었는데, 각 사진에 대해 라벨링 작업을 하기에 편리한 도구였습니다. 프로젝트의 일환으로, 단순히 팀원의 사진만을 사용하는 것이 아니라 다양한 특성의 이미지가 필요했습니다.그래서 저는 팀원들과 상의하여 여러 연예인의 사진도 함께 라벨링하기로 결정했습니다.아이돌 뿐만 아니라 개그맨과 배우의 사진도 포함시켜, 다양한 얼굴 표정과 스타일을 학습 데이터에 넣었습니다.이는 인공지능이 ..

지난주는 데이터 전처리부터 모델 성능 튜닝, 최종 모델 평가까지의 과정을 마쳤습니다. 이번주에는 한걸음 더 나아가 딥러닝의 세계로 뛰어들었습니다. 구체적으로는 YOLO 모델을 사용한 실습을 진행했는데요, 이 모델을 통해 이미지 인식 기술의 심층적인 이해를 목표로 하고 있습니다. 파일 구조 설정하기프로젝트를 진행하면서 가장 먼저 해야 할 일은 훈련과 검증 데이터를 올바르게 구성하는 것이었습니다. 파일은 다음과 같이 구분되어야 했습니다.훈련 데이터: 이미지 파일은 'train/images'에, 텍스트 파일은 'train/labels'에 저장검증 데이터: 이미지 파일은 'valid/images'에, 텍스트 파일은 'valid/labels'에 저장 # Define the path to the 'valid' di..

안녕하세요, 여러분.매일 블로그를 작성하는 것은 결코 쉬운 일이 아니라는 것을 다시 한 번 깨달았습니다.어제 포스팅을 잊고 말았네요. 🥲 과거에는 "완벽하지 않다면 시작조차 하지 말라"는 식의 마인드셋을 가지고 있었는데, 요즘 제 가치관은 '완성은 완벽보다 낫다'입니다. 그래서 조금은 부족할지라도, 꾸준히 노력하는 것을 선택하고 있습니다. 더군다나 지금은 취업 준비 시즌이라 마음 한구석이 언제나 분주하답니다. 이번 5차 미니 프로젝트에서는 데이터 전처리, 모델 성능 튜닝, 그리고 최종 모델 평가까지의 과정을 진행했습니다. 저희 팀은 6명이 한 조를 이루어 초기 데이터 전처리와 기본 모델 구성은 함께 작업했습니다. 프로젝트의 마지막 단계에서는 각자 역할을 분담하여 진행했죠. 저는 이번 프로젝트에서 PPT..