솜이의 데브로그

Yolo란? You Only Look Once 의 약자로 객체 탐지 모델이다. 학습시키고자하는 객체들의 이미지를 라벨링 후 학습시키면 해당 객체를 탐지할 수 있도록 하는 모델이다. 검색해보면 현재 버전5 까지 나와있고, 버전 3 까지는 레퍼런스가 상당히 많은데 4, 5는 만든 사람도 다르다하고 논문 여부 등에 대해서도 정확하지가 않다. 하지만 비교적 최근에 나온 버전5는 속도나 성능 측면에 있어서 유리하다고 생각했기 때문에 우리는 yolov5를 사용하기로 했다! ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com) GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > C..

Multivariable linear regression (여러개의 변수 사용) 식을 다음과 같이 바꿔서 사용. 위의 예시는 input이 3개인 경우 hypothesis 식 같은 경우 Cost Function의 식은 이렇게 바꿀 수 있다. variable이 많아 질 경우 식이 너무 복잡해지므로 Matrix 의 곱셈을 이용한다. -> H(X) = XW 각 변수에 대한 인스턴스가 여러개 있어도 matrix를 사용하면 곱셈에 문제가 없다. 더보기 H × W = H(X)H의 행 = instance 개수 (data 개수)H의 열 = variable 수. (변수) H(X)의 행 = instance 개수 H(X)의 열 = Y 값 개수 두가지 값이 주어졌을 때 W의 크기 결정 W의 행 = H의 열 W의 열 = H(X)..

Machine Learning 이란? - 일종의 소프트웨어 프로그램. 프로그램 자체가 data를 보고 학습해서 배워서 응용하는 능력을 갖는 프로그램. ML은 크게 두가지로 나눌 수 있음. Supervised Learning : 정해져 있는 data. Training set을 가지고 학습을 함. Unsupervised Learning : Label 이 정해지지 않은 데이터를 가지고 학습. ex) word clustering, 구글 뉴스 등 Supervised Learning 예시로 이미지 라벨링, 이메일 스팸 필터, 성적 예측기 등이 있음. 기존의 자료가 있어야한다. 여기서 기존의 자료를 'Training Dataset' 이라고 함. Supervised Learning 도 세가지 타입으로 나눌 수 있다. ..