Intelligence in Space


  • 텐서플로우, 케라스 오프라인 설치 바이너리 생성법


    이 포스트에서는 제가 배포해드리고 있는 설치 파일을 직접 다운로드 받는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 제가 보내드리는 패키지보다 최신 버전의 라이브러리를 사용하고 싶거나, 패키지의 구성을 바꾸고 싶거나, 제가 메일을 보내드리는 시간 없이 바로 오프라인 설치 파일이 필요할 경우 이 방법을 사용하시기 바랍니다.



  • mAP (Mean Average Precision)


    이 포스트에서는 검색 알고리즘의 성능을 평가하는 지표 중 하나인 mAP(mean average precision)에 대하여 설명하겠습니다.



  • Windows 7에서 텐서플로우, 케라스 오프라인 설치


    본 포스트에서는 Windows 7 환경에서 텐서플로우, 케라스를 오프라인으로 설치하는 방법에 대해서 설명하겠습니다. 보안 문제로 망분리된 서버나 워크스테이션에서 딥러닝 모델을 사용하려면 오프라인 설치가 필요합니다. ‘설치 준비’ 파트에서 설치 파일을 다운로드 받고 ‘설치 방법’ 파트의 설명을 따라 순서대로 설치하시면 됩니다.



  • Windows 10에서 텐서플로우, 케라스 오프라인 설치


    본 포스트에서는 Windows 10 환경에서 텐서플로우, 케라스를 오프라인으로 설치하는 방법에 대해서 설명하겠습니다. 보안 문제로 망분리된 서버나 워크스테이션에서 딥러닝 모델을 사용하려면 오프라인 설치가 필요합니다. ‘설치 준비’ 파트에서 설치 파일을 다운로드 받고 ‘설치 방법’ 파트의 설명을 따라 순서대로 설치하시면 됩니다.



  • 선택적 탐색


    이 포스트에서는 객체 검출에서 객체의 영역 후보를 구하는 방법 중의 하나인 선택적 탐색(selective search) 알고리즘에 대해서 설명하겠습니다.



  • Intersection over Union


    이 포스트에서는 두 사각형의 IOU를 구하는 방법을 설명하겠습니다.



  • 비최대값 억제 (NMS) 알고리즘


    본 포스트에서는 영상 처리 및 객체 검출에서 흔히 사용되는 비최대값 억제(Non maximum supression) 알고리즘에 대해서 설명하겠습니다.



  • Keras 기반 F-RCNN 실습


    본 포스트에서는 Keras 기반으로 구현한 Faster RCNN 코드를 직접 실행 및 실습해 보겠습니다.



  • Keras 기반 F-RCNN의 원리


    본 포스트에서는 Keras 기반으로 구현한 Faster RCNN 코드와 함께 알고리즘의 원리에 대해서 해설하겠습니다.