반응형 분류 전체보기247 [실전 예제/변화 탐지/PyTorch] 변화 탐지 튜토리얼: LEVIR 데이터셋으로 PyTorch 데이터셋 만들기 변화 탐지(Change Detection)란? 변화 탐지(Change Detection)는 두 시점의 이미지를 비교하여 변화가 발생한 영역을 픽셀 단위로 분류하는 컴퓨터 비전 태스크입니다. 이번 시간에는 PyTorch를 이용하여 변화 탐지 데이터셋을 만드는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 변화 탐지 vs 의미론적 분할변화 탐지입력: 시점이 다른 두 이미지출력: 픽셀별 변화 여부(0: 동일, 1: 변화)활용 분야: 리모트 센싱, 감시, 재난 대응의미론적 분할 (Semantic)입력: 단일 이미지출력: 픽셀별 클래스활용 분야: 의료, 자율주행 대표 변화 탐지 데이터셋LEVIR-CD고해상도 항공 이미지 (1024×1024)클래스: 변화 / 무변화 (2-class binary segmentation)건물의.. 2025. 4. 19. [실전 예제/객체 탐지/PyTorch] 객체 검출 튜토리얼: DOTA 데이터셋으로 PyTorch 데이터셋 만들기 객체 검출(Object Detection)이란? 객체 검출(Object Detection)은 이미지 속의 객체의 종류(class)와 위치(bounding box)를 동시에 예측하는 비전 태스크입니다. DOTA (Dataset for Object deTection in Aerial images)는 드론, 위성, 항공기에서 촬영한 고해상도 이미지에서 객체를 탐지하기 위한 데이터셋입니다. 일반적인 Object Detection 문제보다 훨씬 복잡한 배경과 회전된 객체가 많은 것이 특징입니다. 이번 시간에는 PyTorch를 이용하여 객체 탐지 데이터셋을 만드는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. DOTA vs 일반 데이터셋DOTA: 회전 박스(8 좌표 or 각도), 4K 이상의 고해상도, 모든 방향 존재 (비.. 2025. 4. 19. [실전 예제/인스턴스 분할/PyTorch] 인스턴스 분할 튜토리얼: COCO 데이터셋으로 PyTorch 데이터셋 만들기 인스턴스 분할(Instance Segmentation)이란? 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 이미지 속의 객체를 픽셀 단위로 구분하되, 객체의 개별 인스턴스마다 다른 마스크를 예측하는 태스크입니다. 즉, 객체 검출(Object Detection)과 의미론적 분할(Semantic Segmentation)을 동시에 수행하는 고급 비전 과제입니다. 이번 시간에는 PyTorch를 이용하여 인스턴스 분할 데이터셋을 만드는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 인스턴스 분할 vs 객체 검출 vs 의미론적 분할인스턴스 분할: 픽셀 단위 클래스 + 인스턴스 구분 모두 수행객체 검출 (Object Detection): 물체 위치를 박스로 찾음의미론적 분할 (Semantic): 픽셀 단위 클래스 .. 2025. 4. 19. [실전 예제/객체 탐지/PyTorch] 객체 검출 튜토리얼: COCO 데이터셋으로 PyTorch 데이터셋 만들기 객체 검출(Object Detection)이란? 객체 검출(Object Detection)은 이미지 속의 객체의 종류(class)와 위치(bounding box)를 동시에 예측하는 비전 태스크입니다. COCO는 객체 검출 학습을 위한 가장 널리 사용되는 대표 데이터셋입니다. 이번 시간에는 PyTorch를 이용하여 객체 탐지 데이터셋을 만드는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. PyTorch로COCO데이터셋 만들기COCO 데이터셋 특징COCO (Common Objects in Context)80개 클래스바운딩 박스 + 클래스 ID + 세그멘테이션 마스크 형태의 라벨로 구성JSON (MS COCO format)객체 검출, 인스턴스 분할, 키포인트 검출 등에 사용디렉토리 구조 예시coco/ images/ .. 2025. 4. 19. [실전 예제/이미지 분류/PyTorch] 이미지 분류 튜토리얼: CIFAR-10과 ImageNet으로 PyTorch 데이터셋 만들기 이미지 분류(Image Classification)란? 이미지 분류(Image Classification)는 딥러닝에서 가장 기본적이면서도 실전 활용도가 높은 컴퓨터 비전 과제입니다. 고양이와 개를 구분하거나, X-ray 사진에서 질병을 탐지하는 문제도 모두 이미지 분류 문제에 해당합니다. 이번 시간에는 PyTorch를 이용하여 이미지 분류 데이터셋을 만드는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. PyTorch로 CIFAR-10 이미지 분류 데이터셋 만들기 CIFAR-10은 딥러닝 입문자들이 가장 많이 사용하는 공개 이미지 분류 데이터셋입니다.CIFAR-10 특징10개 클래스 (비행기, 자동차, 개구리 등)32×32 크기 컬러 이미지PyTorch에서 `torchvision.datasets.CIFAR10`.. 2025. 4. 19. [Python] if문 한 줄(one-line), 한 줄 if문 (ternary operator, one) 활용 예제 숫자가 양수인지 판별기본 사용법result = "양수" if num > 0 else "음수 또는 0"상세 설명"양수": 조건이 참(num > 0)일 때 반환되는 값입니다.else "음수 또는 0": 조건이 거짓일 경우 반환되는 값입니다.if num > 0: num이 0보다 클 때 조건을 만족합니다. 짝수/홀수 구분기본 사용법result = "짝수" if n % 2 == 0 else "홀수"상세 설명"짝수": n이 2로 나눠떨어질 경우 반환됩니다. "홀수": 나눠떨어지지 않을 경우 반환됩니다.n % 2 == 0: 짝수 여부를 판단하는 조건식입니다. 나이로 성인 여부 구분기본 사용법status = "성인" if age >= 20 else "미성년자"상세 설명"성인": age가 20 이상일 때 반환됩니다."미.. 2025. 4. 13. [Python] 리스트 컴프리헨션(List Comprehension) 활용 예제 숫자 제곱 리스트 만들기기본 사용법squares = [x**2 for x in range(10)]상세 설명x2: 각 숫자 x의 제곱 값을 반환합니다.for x in range(10): 0부터 9까지 반복하며 리스트를 만듭니다. 짝수만 필터링 기본 사용법evens = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]상세 설명x for x in range(20): 0부터 19까지 숫자를 반복합니다.if x % 2 == 0: 짝수인 값만 리스트에 포함합니다. 문자열에서 대문자만 추출 기본 사용법caps = [c for c in "AbCDefG" if c.isupper()]상세 설명for c in "AbCDefG": 문자열의 각 문자 c를 순회합니다.if c.isupper(): 대문자인 경우만 .. 2025. 4. 13. [실전 예제/PyTorch/Detection] YOLO 모델을 이용한 이미지 객체 탐지 소개 이번 시간에는 PyTorch와 YOLOv5를 사용하여 객체 탐지 모델을 구현해보도록 하겠습니다. 사전 학습된 YOLOv5 모델을 불러와 이미지 내 객체를 탐지하고, 결과를 저장하는 코드를 만들어 보도록 하겠습니다. 라이브러리 설치 먼저, PyTorch와 torchvision이 설치되어 있어야 하며, YOLOv5 모델을 PyTorch 허브에서 불러오기 위해 torch.hub.load 메서드를 사용할 것입니다.pip install torchpip install torchvisionpip install opencv-pythonpip install numpy==1.26.4pip install Pillow Python 구현YOLOv5 객체 탐지 코드 이 코드에서는 탐지된 객체에 대한 바운딩 박스를 표시.. 2025. 1. 18. 이전 1 2 3 4 ··· 31 다음 반응형
