아롱이 탐험대

Libtorch를 사용하는 방법은 크게 2가지로 나뉩니다. 1. pytorch으로 학습 후 weight를 torchscript로 변환 후 libtorch로 load 하기 2. libtorch로 학습 후 그대로 load 하기 이 중 대부분은 1번으로 libtorch를 사용합니다. 왜냐하면 오픈 소스가 대부분 python으로 작성돼있기 때문입니다. 만약 본인이 실력이 있고 논문을 구현할 수 있을 정도라면 2번을 추천합니다. (하지만 python이나 c++이나 딥러닝 부분에서는 큰 차이가 없습니다.) 1번에서 torchscript 변환은 2가지 방법으로 진행할 수 있습니다. (1) tracing을 통한 변환 (2) annotation을 통한 변환 tracing을 통한 변환은 defualt 변환이라고 생각하시면..

1. 인공 지능의 플랫폼 적용 추세 custom model, transfer learning 된 model 등 다양한 deep learning model을 직접 서비스하는 platform들은 아직까지 상용화되지 않고 있습니다. 우리 주변에서 볼 수 있는 인공지능 프로그램은 대부분 GPU 서버를 사용하거나 GPU가 있는 로컬 환경에서 서비스되고 있습니다. 예를 들어 요즘 쉽게 볼 수 있는 코로나 관련 열 감지 프로그램 또한 대부분 gpu가 있는 컴퓨터, 서버를 사용하여 python 코드로 서비스되고 있습니다. 하지만 산업 환경에서 쓰이는 인공 지능 로봇이나 모든 사람들이 이용하는 양산화 서비스 제품을 출시하려면 어떻게 배포해야 할까요? 모든 서비스 제품에 GPU를 탑지 하거나 GPU 서버를 구축하는 방법은..

Review 이번 시간에는 지난번에 이어서 trained weight를 가지고 detect 하는 code를 작성해보자. 전체 코드 https://github.com/yunseokddi/pytorch_dev/blob/master/facial_age_classifier/EfficientNet_ver/detect.py detect 코드 자체는 크게 matplotlib, opecv, pillow를 통해 output image에 대한 결과를 시각화할 수 있다. 이번 시간에는 opecv를 통해 detect 결과에 대해 출력해보자. detect.py import torch import cv2 import argparse from efficientnet_pytorch import EfficientNet parser =..

PREVIEW 이번 시간부터 본격적인 CNN 학습을 할 것이다. 우리는 classification을 위해 2019년 State-of-art를 달성한 EfficientNet을 사용하여 사람의 얼굴에 대해 나이 인식기를 제작할 것이다. 우선 EfficientNet에 대해 알아야 할 필요가 있다. 아직 EfficientNet에 대해 알지 못하는 사람은 아래 링크를 통해 참고하길 바란다. https://ys-cs17.tistory.com/30 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 분석 해당 논문은 MNasNet의 저자인 Mingxing Tan과 Quoc V.Le가 쓴 논문이고, 2019년 CVPR에서 발표되었다. Res..

Review 이전 시간까지 데이터 수집 및 처리에 관하여 코드를 작성하였다. 모든 전처리 과정을 마친 데이터를 각 train, validation으로 나누었고, 오늘은 이 데이터를 가지고 본격적으로 Neuron Net을 학습시키는 코드를 작성할 것이다. 개발 환경 CPU: i7-9700F GPU:NVIDIA GEFORCE RTX 2070 SUPER OS: UBUNTU 18.04 RAM: DDR4 16G LANGUAGE: python 3.6.8 CUDA: 10.1 LIBRARY pytorch: torch 1.5.0+cu101, torchvision 0.6.0+cu101 opencv: 4.4.0.42 matplotlib: 3.3.1 numpy: 1.19,1 전체 코드 https://github.com/yun..

Review 이전 시간에는 데이터 수집과 디렉터리 변경 및 labeling에 대해 알아보았다. 이번 시간에는 matplotlib을 활용하여 그래프화 및 나머지 전처리에 대해 진행하겠다. 1편: https://ys-cs17.tistory.com/28 1. make_graph.py Code 전체 코드https://github.com/yunseokddi/pytorch_dev/blob/master/facial_age_classifier/EfficientNet_ver/data_preprocess/make_graph.py (1) __init__ class analysis_data: def __init__(self, root_dir, start_age, end_age): self.root_dir = root_dir ..

1. Motivation 이번 시간에는 pytorch를 사용하여 facial age dataset으로 학습시킨 facial age classifier를 개발해보자. 이제는 kaggle에 도전해볼 실력이 된 것 같아 facial age dataset classifier라는 재미있어 보이는 과제를 수행하기 위해 시작하였다. (kaggle 원본 링크: (https://www.kaggle.com/frabbisw/facial-age) 2. Process 우선 해당 problem은 classification이기 때문에 object detection보다는 난이도가 비교적 원활하다. 하지만 얼굴은 사람에 따라 노안이거나 동안인 사람도 있고, 인종, 피부 등에 따라서도 많이 엇갈리는 어려움이 존재한다. 처음에는 1살, ..

현재 진행 중인 AR 기반 스마트 팽이 애플리케이션 (국가 과제)를 개발하면서 작성한 문서이다. 객체는 스마트 팽이를 기반으로 설정하겠다. (다른 객체를 적용해도 상관없다.) 아래 yolov3 pytorch version을 기반으로 데이터 처리를 하였다. https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 Minimal PyTorch implementation of YOLOv3. Contribute to eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 development by creating an account on GitHub. github.com 우리의 신경망 모델의 목표는 팽이를 인식하여 gpu 서..