JH 개발자의 성장일지

Neural Network 개념은 1940-50년대에 이미 나왔었지만, 여러가지 상황 때문에 침체되었다, 2012년에 혁명이 일어나게 됨. ImageNet 데이터셋을 가지고 AlexNet으로 Neural Network를 8층으로 쌓아서 오답률 10% 이상 향상 (딥러닝의 등장)오답률을 이 85%만 되도 좋은 거 아닌가? → 실제로 적용하면 오답률이 40%임… 적용하기 힘듬 *딥러닝 주요 TaskImage ClassificationObject DetectionSpeech RecognitionImage Classification : 컴퓨터가 보는 한 장의 이미지 (600*800 크기의 3개의 채널 = 숫자의 행렬) → 어떤 로직을 거쳐 이미지 label을 출력하는 알고리즘을 만드는 것Edge Detectio..

글자 단위 텍스트 인식 기반의 이미지 내 한글 글꼴 분류 시스템 개발 논문 정리 내가 맡았던 역할모델 성능 향상을 위한 한글 글꼴 이미지 훈련 데이터 생성글꼴 선정 기준 : 한글 문서에서 많이 사용되는 글꼴 10개 선정 (꺾임정도, 글자 두께, 비슷한 사이즈들 기준, 비슷한 것들 제외)데이터 생성시 사용한 라이브러리 : OpenCV (가부터 핳까지 모든 11172개 글자를 글꼴 별로 나열한 한글 문서 생성 (수동) → PDF로 전환 (하드코딩) → 페이지별로 캡쳐 후 padding 제외한 나머지 영역 일정 크기로 자름 (하드코딩)모델 input하기 위한 이미지 데이터 전처리 시스템 (단어 단위가 아닌 글자 단위로 탐지) 구축데이터 전처리 시스템 단계 및 사용한 라이브러리, 모델문장 이미지가 주어짐 (파워..

논문 읽을 때 팁초록 읽기결론 읽기Figure(그림) 파악UNet 이란?의료 영상 분야에서 세포 이미지 등을 분할하기 위해 개발된 합성곱 신경망(CNN) 구조기본 구조인코더-디코더(encoder-decoder) 기반 모델대칭 구조: 인코더 (풀링을 통해 이미지 크기를 줄이며 특징을 추출) + 디코더 (업샘플링과 컨볼루션을 통해 이미지의 크기를 다시 늘림)스킵 연결 (Skip Connection): 인코더에서 추출한 특징을 디코더의 상응하는 층에 직접 연결 → 디코더에서 세밀한 정보를 보존 가능 + 이미지의 정확한 분할에 도움을 줌.기본 구조 코드import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, modelsdef unet_model(input_siz..

역전파 알고리즘 (변화율 연결) 신경망에서 손실 함수는 출력값과 실제 값의 차이를 계산 (하나의 값만 나옴) → 이 손실 값을 줄이는 방향으로 가중치를 업데이트하기 위해 출력층부터 시작해서 입력층 방향으로 거꾸로 이동하면서 각 층의 기울기(gradient)를 구함.특징역전파는 사용자가 함수를 선택하는 것이 아니라 알아서 되는 거임. (체인 룰 방식 사용)체인 룰여러 개의 함수가 합성된 형태에서 미분을 계산할 때, 마지막 함수부터 역순으로 미분을 계산하는 방법신경망은 여러 층을 지나면서 출력 값을 계산하는 합성 함수로 표현 → f(x)=f3(f2(f1(x)))라는 합성 함수가 있을 때, 이 함수의 미분을 구하려면 마지막 함수인f3부터 계산을 시작해 역순으로 각 함수의 미분을 구해야 함 (이때 합성 함수는 ..