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인공지능5

[이미지생성] 왕초보도 가능한 인공지능/딥러닝으로 자동으로 이미지 생성하기 디자인도 인공지능이 하는 요즘 시대 요즘 인공지능으로 만든 작품이 심심치 않게 전시회에 출품된다는 뉴스를 보았습니다. 인공지능이 정말 다양한 분야에서 활용되고 있는 것 같습니다. 오늘은 인공지능으로 간단하게 패션 이미지를 생성해보는 코드를 소개하고 합니다. 코드는 아래의 pytorch 공식 홈페이지에서 가져왔으며, 아래 링크를 들어가면, 환경설치 없이도 간단하게 코드를 테스트해볼 수 있습니다. https://pytorch.org/hub/facebookresearch_pytorch-gan-zoo_dcgan/ PyTorch An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to product.. 2022. 12. 10.
[파이썬] 인공지능(AI), 딥러닝 코드 필수 기초 문법 (2) - for 문, if 문 인공지능(AI), 딥러닝 코드에 자주 쓰이는 for 문과 if 문에 대해 알아보려고 한다. for문은 영어로는 "~동안" 이라는 뜻이고, if문은 영어로는 "만약에" 라는 뜻이다. 코딩에 사용될 때도 똑같은 의미로 사용된다. 본 포스팅에서 다룰 전체 코드는 다음과 같다. 아래 코드가 전부 다 이해가 간다면 본 포스팅을 패스해도 좋다. # itmes 이라는 이름으로 list 자료형의 변수 선언 itmes = [1,2,3,4,5,"Hello", "world", 6] # for문 1 for k in range(0, len(itmes)): #len(*)은 *의 전체 데이터 길이를 알려줌 print(k, itmes[k]) # for문 2 for k in itmes: print(k) a = 3 if a > 4: p.. 2022. 12. 7.
[파이썬] 인공지능(AI), 딥러닝 코드 필수 기초 문법 (1) - 변수 선언, 자료형, 함수 인공지능(AI), 딥러닝 코드를 이해하려면 몇가지 기초 문법을 알고 있어야 이해하기가 수월하다. 변수 선언, 자료형, 함수는 코드를 볼 때 필수적으로 마주하는 문법이다. 본 포스팅에서 살펴볼 전체 코드는 다음과 같다 아래 코드가 전부다 이해가 간다면 본 포스팅을 패스해도 좋다. # 변수선언 a = 1 # 정수로 선언 (integer) b = 1.0 # 실수로 선언 (float) c = "문자" # 문자로 선언 (string) d = [1,2,3] # 리스트로 선언(list) print(type(a), type(b), type(c)) #list 활용 d.append(4) # 리스트 마지막에 숫자 4 추가 d.append("테스트") # 리스트 마지막에 문자 "테스트" 추가 print(d) # 기본형태 {k.. 2022. 12. 6.
[객체탐지] 왕초보도 가능한 인공지능/딥러닝으로 동영상에서 객체 탐지하기(파이썬, pytorch, YOLO v5) 자동으로 이미지/동영상의 객체를 찾아주는 객체 탐지 객체탐지에서 성능이 좋아 많이 쓰이고 있는 기술(모델)이 YOLO입니다. 그 중 YOLOv5 모델의 코드를 공유합니다. 환경 설정없이 코드를 테스트해보고 싶다면, 아래 파이토치 공식 홈페이지에서 가능합니다. https://pytorch.org/hub/ultralytics_yolov5/ 동영상 탐지하기 . 앞의 코드를 활용하여, 동영상에서 사람을 불러와서 사람을 탐지하고, 결과를 저장하는 코드를 소개합니다. cap = cv2.VideoCapture('input.mp4') 이 부분에 입력으로 사용할 동영상의 이름을 넣습니다. 그리고, 실행하면 결과로 'output,mp4'로 된 객체 탐지 결과 동영상을 얻을 수 있습니다. import cv2 import t.. 2022. 12. 3.
[객체탐지] 왕초보도 가능한 인공지능/딥러닝으로 이미지에서 객체 탐지하기(파이썬, pytorch, YOLO v5) 성능이 정말 좋아서.. 이게 안쓸 수가 없잖아? 요즘에는 코드 한줄로 딥러닝을 불러올 수 있는 모델들이 많이 소개되고 있습니다. 오늘은 유명한 객체탐지 모델을 사용해보고자 합니다. 환경 설정없이 코드를 테스트해보고 싶다면, 아래 파이토치 공식 홈페이지에서 가능합니다. https://pytorch.org/hub/ultralytics_yolov5/ 불러오는 중입니다... 코드를 좀 살펴볼까요? YoloV5 를 이용하여 이미지 내의 사람을 탐지하는 코드입니다. 전체 코드는 20줄이며, 실제로 딥러닝을 실행하는 코드는 아래의 단 3줄입니다. 실행방법은 2단계 입니다. 1. frame = cv2.imread('공원.png') : 이 부분의 이미지를 자신이 원하는 이미지로 변경합니다. 2. 실행, 끝! 자세한 코드.. 2022. 12. 2.
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