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Paperless Hospital - 서류관리 Mobile App 개발 (Android & Python)
Paperless Hospital - 서류관리 Mobile App 개발 (Android & Python)
2022.02.18골칫거리 “종이서류” 동네 병원을 가보면 데스크의 서랍과 가려진 벽면 뒤에는 진료 종이서류로 빼곡하게 쌓여 있습니다. 병원의 종이차트 의무보관 기간은 5년으로, 늘어나는 환자 수 만큼 종이차트 역시 늘어나기 있고 병원은 보관 방법과 폐기 문제를 놓고 골머리를 앓고 있습니다. 그나마 재정에 여유가 있는 대형 병원들은 수십억원의 예산을 투자하여 디지털 사업을 추진하고 있지만 중/소규모의 병의원에서는 단독으로 프로젝트를 외주에 줄만큼 양이 되지 않기 때문에 외부 사업자가 일을 맡지도 않을뿐더러 전문성이 없거나 비싼 비용을 지불해야 하는 경우가 대부분입니다. 특정 의료장비의 경우는 직접 전자 문서화된 데이타로 보관 할 수 있지만, 노후화된 의료장비나 장비의 특성상 출력을 필요로 하는 경우는 종이서류로 존재하게 ..
[Anaconda] CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'. 해결 방법
[Anaconda] CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'. 해결 방법
2022.02.17Anaconda로 만든 가상환경 활성화 시 아래와 같은 오류가 발생하는 경우가 있습니다. CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'. To initialize your shell, run 해결방법은 아래 명령어 수행 후 실행하시면 됩니다. source ~/ [Anaconda 설치경로] /etc/profile.d/conda.sh source ~/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh 또는 아래와 같이 사용하셔도 됩니다. source activate vision_env source deactivate
Object Detection Architecture - 1 or 2 stage detector
Object Detection Architecture - 1 or 2 stage detector
2022.02.16Object Detection 방식 중 Sliding Window를 이용하는 방식은 이미지에서 모든 영역을 다양한 크기의 window (differenct scale & ratio)로 탐색하기때문에 매우 비효율적입니다. 이런 비효율성을 개선하기 위해 물체가 있을만한 영역을 빠르게 찾아내는 알고리즘이 Regional Proposal입니다. 즉, regional proposal은 object의 위치를 찾는 localization문제입니다. 대표적으로 Selective search, Edge boxes들이 있습니다. 2-stage detector 먼저 2-stage detector에 대해서 살펴보면, regional proposal과 classification이 순차적으로 이루어지며, 이 뜻은 localiza..
Object Detection 성능평가지표 - mAP, IOU
Object Detection 성능평가지표 - mAP, IOU
2022.02.15IoU ( Intersection over Union ) 일반적으로 Object Detection에서 개별 Object에 대한 검출(Detection) 예측이 성공하였는지의 여부를 IoU로 결정합니다. Area of Overlab은 prediceted bounding box와 ground-truth bounding box가 겹치는 부분입니다. Area of Unin은 predicted bounding box와 ground-truth bounding box를 둘러싸는 영역입니다. 실제 Object 위치 Bounding box와 예측한 Bounding box의 겹치는 영역이 넓을 수록 잘 예측한 것으로 평가합니다. 명칭 IoU Threshold IoU=0.50 >=0.50 IoU=0.55 >=0.55 IoU..
YOLOv5 - Custom Data로 학습하기
YOLOv5 - Custom Data로 학습하기
2022.02.14Object Detection이란? Classification 과 Localization 이 동시에 수행되는 것을 의미합니다. 즉 이미지에서 찾고자 하는 객체의 위치를 찾아내고 찾은 객체의 인스턴스(사람, 자동차, 동물 등)를 분류하는 일을 의미합니다. Object detection은 현재 수많은 컴퓨터 비전 분야에서 응용되고 있습니다. 사실 Object detection에 대한 연구는 Deep Learning이 유형을 끌기 훨씬 전부터 진행되고 있었습니다. 이전 글에서 소개한 Haar Cascades 를 이용한 얼굴 인식방법이나 HOG, SURF, DPM 등도 Deep Learning을 적용하기 이전 기술입니다. 2014년 이후에는 Object detection에 대한 논문이 쏟아져 나오고 있으며, 상..
UGATIT (Selfie2Anime) - 사람을 애니메이션 캐릭터로 만들기
UGATIT (Selfie2Anime) - 사람을 애니메이션 캐릭터로 만들기
2022.02.142020년에 GAN(Generative Adversarial Network) 이용하여 실제 사람을 애니메이션 스타일의 케릭터로 변화하는 모델이 소개 되었습니다. Selfie2Anime 로 더 유명하지만 실제 이름은 U-GAT-IT 입니다. 그리고 논문을 읽어보니 참여하신분들이 모두 한국분들이시네요. 모든 Source는 Github에 올려두었고 U-GAT-IT Source를 Fork하여 간단하게 테스트 할 수 있도록 일부 수정하였습니다. 먼저 수행을 하기 위해서는 predtrained model 을 다운로드 받아야 합니다. 50 epoch과 100 epoch 체크포인트가 있으며 용량이 조금 큽니다. (4GB 이상) selfie2anime checkpoint (50 epoch) selfie2anime che..
Richer Convolutional Features (RCF) for Edge Detection - 윤곽선 검출
Richer Convolutional Features (RCF) for Edge Detection - 윤곽선 검출
2022.02.09이 글에서는 RCF(Richer Convolutional Features for Edge Detection)를 이용하여 윤곽선을 검출하는 방법에 대해 소개하겠습니다. 이 알고리즘은 XuanyiLi에 의해 소개 되었습니다. 소개된 자료를 보면 성능적인 측면에서 앞서 소개한 HED (Holistically-Nested Edge Detection) 보다 좋은 것 같습니다. Method BSDS500 dataset NYUD RCF 0.819 0.781 HED 0.788 0.741 디렉토리 구조는 다음과 같이 구성했습니다. 소스코드는 Github에 있습니다. ├── detectors │ ├── rcf │ │ ├── weights │ │ │ └── only-final-lr-0.01-iter-130000.pth │ ..
Holistically-Nested Edge Detection (HED) - 윤곽선 검출
Holistically-Nested Edge Detection (HED) - 윤곽선 검출
2022.02.09Holistically-Nested Edge Detection 이 글에서는 HED (Holistically-Nested Edge Detection) 을 이용하여 윤곽선을 검출하는 방법에 대해 소개하겠습니다. 이 알고리즘은 Saining Xie에 의해 소개 되었습니다. HED는 이미지에서 물체의 경계 또는 객체 경계를 검출 할 수 있는 심층 신경망이라 소개하고 있습니다. 디렉토리 구조는 다음과 같이 구성했습니다. 소스코드는 Github에 있습니다. ├── detectors │ ├── hed │ │ ├── weights │ │ │ └── hed_pretrained_bsds.caffemodel │ │ ├── __init__.py │ │ └── deploy.prototxt │ └── __init__.py ├──..
Edge Detection with OpenCV and Deep Learning
Edge Detection with OpenCV and Deep Learning
2022.02.08이미지를 다루다보면 특정 영역의 윤곽선 검출이 필요한 경우가 있습니다. 예를들면 촬영한 문서 이미지를 스캔한 이미지 형태로 만들기 위해 가장 큰 사각형의 영역을 찾는다거나 특정 물체의 경계를 찾기도 하고 나아가 이미지를 분석하거나 패턴을 파악하기 위해서도 사용됩니다. 일반적으로 가장 많이 알려진 edge detection algorithms은 Sobel, Canny, Prewiit, Roberts, Fuzzy Logic 방법 등이 있습니다. 이미지 연산을 통한 윤곽선 검출은 임계값을 수동으로 적용해야 하는데 하나의 이미지에서 잘 적용되는 임계값은 다른 이미지에서 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 그리고 추출하려는 영역이 배경이미지와 대비가 잘 되지 않는 경우 윤곽선을 찾는건 매우 어렵고 복잡한 이미지 ..
[ 2022년 4월 ] IT 세미나/컨퍼런스 일정
[ 2022년 4월 ] IT 세미나/컨퍼런스 일정
2022.02.072022년 4월 IT 세미나/컨퍼런스 일정 행사 일시 장소 주최/주관/후원 비고 2022 adiOS Intro 4.9(토) 온라인 adiOS 유료 학생 1,500원 일반 2,500원 2022년 4차 전자정부 표준프레임워크 온라인 정기교육 4.11(월)-4.17(일) 온라인 전자정부 표준프레임워크센터 무료 00:00-23:30 2022 국제인공지능대전 (AI EXPO KOREA) 4.13(수)-4.15(금) 코엑스 (주)한국인공지능협회 유료 (사전등록 시 무료) 10:00-17:00 World IT Show 2022 4.20(수)-4.22(금) 코엑스 한국무역협회 한국경제신문 한국정보통신진흥협회 입장료 10,000원 (사전등록 시 무료) 10:00-17:00 (입장마감 16:00) 제21회 세게 보안 엑스..
[ 2022년 3월 ] IT 세미나/컨퍼런스 일정
[ 2022년 3월 ] IT 세미나/컨퍼런스 일정
2022.02.072022년 3월 IT 세미나/컨퍼런스 일정 행사 일시 장소 주최/주관/후원 비고 초거대(Hyperscale) AI와 최신 인공지능 개발이슈 세미나 3.18(금) 온/오프라인 전경련회관 컨퍼런스센터 2층, 사파이어홀 한국미래기술교육연구원 유료 10:00 ~ 17:00 (297,000원) 제6회 AI 차세대 컨택센터 컨퍼런스 2022 3.25(금) 온라인 전자신문인터넷 무료 09:30-16:30
[ 2022년 2월 ] IT 세미나/컨퍼런스 일정
[ 2022년 2월 ] IT 세미나/컨퍼런스 일정
2022.02.072022년 2월 IT 세미나/컨퍼런스 일정 행사 일시 장소 주최/주관/후원 비고 NEXT MOBILITY: NEMO 2022 - 카카오모빌리티 2.10(목) 온라인 카카오모빌리티 무료 13:00-17:30 다시보기 [Talk&Talk] 고성능 컴퓨터, HPC 쉽게 알아보기 2.10(목) 온라인 Naver Cloud Platform 무료 11:00-12:00 GDG Korea WebTech Online Lightning Talk 2022 2.12(토) 온라인 GDG Korea WebTech 무료 14:30-17:30 2022-제2회 엔젤리더스포럼 2.14(월) 온라인 (사)한국엔젤 투자협회 무료 16:00-17:30 [Talk&Talk] 누구나 쉽게 이해할 수 있는 마이크로서비스 아키텍처(MSA) #1편 ..