데싸(Data Science) 노트

안녕하세요 :) 이번 포스팅에서는 이미지의 의미적 분할(Semantic Segmentation) 문제를 해결하기 위해 개발된 Fully Convolutional Networks (이하 FCN)에 대하여 알아보도록 하겠습니다. 아래 그림은 이번에 다룰 FCN의 개념을 보여주는 대표적인 그림이라 할 수 있겠습니다. 개, 고양이 영역을 잘 분할된 것을 볼 수 있습니다. 그림에 표현되지 못한 FCN의 중요한 개념이 있으니 끝까지 봐주세요. 이 신경망은 2015년에 『Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation (Long et al.)』 논문을 통해 공개되었습니다. 다른 의미적 분할 모델과 비교해 오래 전에 개발되긴 했지만 FCN에 적용되었던 개념들이 일부 계..

안녕하세요 :) 이번에 티스토리 스킨을 새로 나온 Odyssey로 변경했는데, 예전에 작성한 글들을 확인해보니 수식이 전부 깨져서 나오더라구요ㅠㅠ 원인은 스킨 변경하면서 HTML에 추가했었던 수식 설정이 삭제된 것으로 추정됩니다. 먼저, 예전 글에서 수식이 어떻게 깨졌는지 확인해 보겠습니다. 아래 캡처에서 $ 또는 $$ 로 감싼 부분이 원래는 전부 수식이었습니다 ; / 그래서 이번 포스팅은 티스토리에서 MathJax를 이용해 수식을 잘 표현할 수 있도록 설정해보려 합니다. 1. 티스토리 [블로그 관리] → [스킨 편집] → [html 편집] 접속 2. 아래 코드를 사이에 붙여넣고 적용 클릭 아래 캡처처럼 넣어주시면 됩니다. 여기까지 완료하고 깨졌던 수식들을 다시 확인해보면, 정상적으로 수식이 출력되는 것..

안녕하세요 :) 요즘 개발환경을 Visual Studio Code에서 PyCharm으로 옮기고 있는데요. 그 과정에서 겪은 오류들을 해결한 방법을 정리해보려고 합니다. 처음 PyCharm 프로젝트에서 가상환경을 설치한 후 터미널에서 아래와 같은 보안 오류가 발생할 수 있습니다. 오류 발생 원인은 터미널에서 가상환경을 활성화하기 위해 가상환경 폴더(venv)에 위치한 activate.ps1 스크립트 파일을 실행해야 하는데, 보안 상의 이유로 권한이 제한되었기 때문입니다. 따라서 오류를 해결하기 위해서는 권한 정책을 변경해주는 작업이 필요합니다. 해결 과정은 다음과 같습니다. 1. PowerShell 을 관리자 권한으로 실행 윈도우 검색(단축키 : 윈도우 + s)에 PowerShell 검색 또는 [시작] →..

안녕하세요 :) 이미지의 의미적 분할에 활용되는 Fully Convolutional Network (FCN), U-Net과 같은 딥러닝 모델들을 다루기에 앞서 이들을 구성하고 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN)의 개념을 짚고 넘어가려고 합니다. 아래의 내용들은 《밑바닥부터 시작하는 딥러닝》 책을 참고해서 작성했습니다. Semantic Segmentation (의미적 분할) 이미지 분할(Image Segmentation)이란? 컴퓨터 비전(Computer vision)의 한 분야 이미지를 몇 개의 영역으로 구분하는 작업 이미지의 공간 영역, 객체들을 픽셀 수준에서 구분하여 라벨을 지정하는 작업 위 data-science-note.tistory.com 목차 합성..

안녕하세요 :) 지난 포스팅에서 OpenCV 패키지를 사용해 이미지 파일을 읽어 오는 방법과 이미지 처리 중 더하기(cv2.add, cv2.addWeighted)에 대해 알아봤습니다. 이번 포스팅에서는 이미지 처리 중 필터링 기법 중 하나인 블러링에 대해서 다뤄보겠습니다. OpenCV를 사용한 이미지 처리 지난 포스팅은 프로젝트의 전반적인 주제인 이미지의 의미적 분할에 대해서 알아봤습니다. 이번 포스팅은 의미적 분할을 하기 위해 필요한 이미지를 어떻게 읽어오고, 그리고 적절하게 전처리 data-science-note.tistory.com 필터링 이미지를 구성하고 있는 픽셀(pixel)들의 조합으로 이미지를 변형하는 방법 이미지를 부드럽게(흐리게) 변형하는 블러링(blurring)과 선명하게(뚜렷하게) 변..

지난 포스팅은 프로젝트의 전반적인 주제인 이미지의 의미적 분할에 대해서 알아봤습니다. 이번 포스팅에서는 의미적 분할을 하기 위해 필요한 이미지를 어떻게 읽어오고, 적절하게 전처리를 할지 OpenCV라는 패키지를 통해 알아보도록 하겠습니다. Semantic Segmentation (의미적 분할) 이미지 분할(Image Segmentation)이란? - 컴퓨터 비전(Computer vision)의 한 분야 - 이미지를 몇 개의 영역으로 구분하는 작업 - 이미지의 공간 영역, 객체들을 픽셀 수준에서 구분하여 라벨을 지정하는 작 data-science-note.tistory.com OpenCV 소개 영상 또는 이미지 처리 소스들을 모아 놓은 패키지 (링크 : https://github.com/opencv/ope..

이미지 분할(Image Segmentation)이란? 컴퓨터 비전(Computer vision)의 한 분야 이미지를 몇 개의 영역으로 구분하는 작업 이미지의 공간 영역, 객체들을 픽셀 수준에서 구분하여 라벨을 지정하는 작업 위 그림에서 첫번째 Classification (분류)는 입력 이미지의 전반적인 클래스(대체로 하나의 클래스)를 예측하는 것이 목적이다. 두번째 Object Detection (객체 탐지)는 입력 이미지 내 모든 물체의 클래스와 위치를 예측하는 것이 목적이다. 세번째 Segmentation (분할)은 입력 이미지 내 모든 픽셀의 클래스를 예측하는 것이 목적이다. 이미지 분할(Image Segmentation)의 종류 의미적 분할 (Semantic segmentation) 객체 분할 (..

모델링의 특징 추상화(= 모형화) 현실세계를 일정한 형식에 맞추어 표현을 함. 단순화 현실세계를 약속된 규약에 의해 제한된 표기법이나 언어로 표현하여 쉽게 이해할 수 있도록 함. 명확화 대상에 대한 애매모호함을 제거하고 정확하게 현상을 기술함. 데이터 모델링의 이유 정보들을 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하기 위함. 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위함. 데이터 모델링의 유의점 중복 중복을 최소화 해야 함. 데이터베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 함. 비유연성 데이터의 정의와 사용 프로세스를 분리하여 유연성을 높여야 함. 데이터 혹은 프로세스의 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 ..

리눅스 OS에서 작업할 때, 편집기로 사용하는 vim vim의 설정을 조금만 바꿔주면 훨씬 편리한 코딩을 경험할 수 있다. 1단계. 설정파일(.vimrc) 생성 사용자 폴더(예를 들어 /home/사용자명)로 이동한 후 .vimrc 파일을 만들어준다. $ vim .vimrc 2단계. 설정 입력 위 명령어 입력 후 파일이 열릴텐데, 아래 내용들을 입력해준다. if has("syntax") syntax on endif filetype plugin indent on set autoindent set expandtab set ts=4 set shiftwidth=4 set bg=dark set nu set cursorline 각 설정에 대한 설명은 다음과 같다. syntax on : 구문(문법) 색상 강조 file..

올해 추석 연휴의 마지막 휴일을 보내며 간만에 생각을 정리하는 시간을 가졌습니다. 돈 생각, 집 생각, 직장 생각 미래에 대한 여러 생각을 하던 중, 최근의 저를 되돌아 봤습니다. 작년 가을, 박사과정 전문연구요원이 아닌 직장을 가기 위해 온실과 같았던 연구실을 나오고나서 생활은 이전에 기대했던 것보다 바빴습니다. 대학교부터 대학원까지 대기과학 전공자인 내가 데이터 사이언스 직업을 갖기에는 세상의 벽이 생각보다 높았습니다. 그래도 6개월의 기한이 남아있었기에, 그 기간동안 온갖 노력을 해서라도 꼭 데이터 사이언티스트가 되리라는 목표가 있었습니다. 지금와서 되돌아보면, 중학교 3학년 이후 내 인생에서 가장 열심히 살았던 기간이 아니었나 싶습니다. 아무쪼록 그 결과, 한 번의 이직을 거치고 현 직장에 데이터..