이미지 썸네일형 리스트형 [데이터 리뷰] AIHUB(비전) - 한국어 글자체 이미지 데이터 데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다! #23 AIHUB(비전) - 한국어 글자체 이미지 데이터 차량 번호판 인식 또는 문서를 사진 찍으면 글씨가 자동으로 인식되는 서비스 등을 한 번쯤은 사용해보셨을 수 있는데요, 이러한 기술 모두 인공지능이 글자 이미지를 학습하여 해당 글자를 인식하게 되는 기술입니다. 이러한 기술은 특히 종이문서를 디지털화하여 업무처리를 자동화하거나 시각장애우를 위한 서비스 개발을 위해 많이 연구되고 있다고 합니다. 이와 관련해서 인공지능 빅데이터 플랫폼인 에서는 현대 한글 11172자를 가장 많이 활용하는 폰트 50종을 선정하여 해당 글자체의 이미지와 인공지능 글자 인식을 위한 학습용 데이터 셋인 '한국어 글자체 이미지' 데이터를 제공하고 있습니다. 그렇다면 이번 데이터 리뷰기에.. 더보기 [데이터 리뷰] AIHUB(비전) - 한국인 감정인식을 위한 복합 영상 데이터 데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다! #22 AIHUB(비전) - 한국인 감정인식을 위한 복합 영상 데이터 사람의 얼굴이나 얼굴 표정을 통해 그 사람의 성별, 연령, 감정 등을 예측할 수 있는데요, 만약 인공지능이 자동으로 그 사람의 정보나 감정 등을 예측하여 판단할 수 있다면 어떨까요? 누군가의 감정을 빠르게 포착하는 것은 하나의 서비스로도 이어질 수 있는데요, 예를 들어 그 사람의 만족도를 측정할 수 있거나 감정이나 기분 등을 파악해 멘탈적인 헬스 케어 서비스로 이어질 수 있습니다. 이와 관련해서 인공지능 빅데이터 플랫폼인 에서는 한국인의 얼굴 표정과 장소 맥락을 고려하여 인공지능이 사람의 감정을 이해할 수 있는 학습 모델 개발을 장려하기 위해 '한국인 감정인식을 위한 복합 영상' 데이터를 제공.. 더보기 [데이터 리뷰] AIHUB(비전) - 패션 상품 및 착용 이미지 데이터 데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다! #21 AIHUB(비전) - 패션 상품 및 착용 이미지 데이터 코로나19로 언택트 시대가 되면서 온라인 쇼핑몰은 점점 그 규모가 커지고 있는데요, 패션 시장도 온라인에서 크게 성장하고 있습니다. 하지만 오프라인 쇼핑몰이나 의류 관련 소상공인들은 점점 수익이 감소하고 있다고 하는데요, 옷의 질 등이 좋아도 대형 스튜디오나 모델을 이용한 홍보 등이 불가능해 경쟁력이 떨어진다고 합니다. 이와 관련해서 인공지능 빅데이터 플랫폼인 에서는 AI 데이터 및 기술로 많은 패션 관련 소상공인들에게 기회를 부여하고자 '패션 상품 및 착용 이미지' 데이터를 제공하고 있는데요, 이번 데이터 리뷰기에서는 이 데이터가 어떻게 구성되어 있는지 리뷰해보고, 어떻게 분석 및 활용하면 좋을지 .. 더보기 [데이터 리뷰] AIHUB(비전) - 상품 이미지 데이터 데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다! #20 AIHUB(비전) - 상품 이미지 데이터 편의점이나 슈퍼, 또는 물류창고에서 상품이나 물건을 식별하기 위해선 그 겉에 포장지나 용기, 바코드 등을 통해 물건을 식별하곤 하는데요, 사람이 직접 육안으로 확인하거나 바코드를 찍어야 한다는 특징을 갖고 있습니다. 하지만 만약 상품의 이미지만으로 자동으로 해당 상품을 식별할 수 있는 서비스가 개발된다면 어떻게 될까요~? 아마 무인스토어 등에서 유용하게 쓰일 수 있으며, 사람의 주관적인 판단을 뛰어넘어 정확한 판단을 할 수 있게 될 것 같습니다. 이와 관련해서 인공지능 빅데이터 플랫폼인 에서는 '상품 이미지' 데이터를 제공하고 있는데요, 이 상품 이미지 데이터는 소상공인의 자도오하 매장 구축 등을 위해 활용 가치가.. 더보기 [데이터 리뷰] AIHUB(비전) - 위해물품 엑스레이 이미지 데이터 데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다! #19 AIHUB(비전) - 위해물품 엑스레이 이미지 데이터 공항이나 연구소, 대기업 등에서 보안 또는 범죄 예방을 위해서 X-Ray를 통해 물품을 검사하는데요, 이때 보안 요원이 직접 눈으로 판단해 위험 물품을 검출한다고 합니다. 하지만 직접 육안으로 감시를 하기 때문에 정확성이 떨어질 수 있으며, 보안 요안마다 그 기준이 객관화되기 어렵다는 점이 있습니다. 또한 전 세계적으로 테러의 발생률이 증가함으로써 보안 검색이 중요해짐에 따라, 자동으로 X-Ray 이미지를 보고 문제가 되는 물품을 검출하도록 하는 연구가 활발하게 진행 및 개발되고 있다고 한답니다. 이와 관련해서 인공지능 빅데이터 플랫폼인 에서는 '위해물품 엑스레이 이미지' 데이터를 제공하고 있는데요, .. 더보기 [에어] InceptionV3으로 한국어(한글) 이미지 캡셔닝(Image Captioning) 모델 만들기 (파이썬/Colab) 에어 프로젝트 #6 InceptionV3으로 한국어(한글) 이미지 캡셔닝(Image Captioning) 모델 만들기 만약 인공지능이 경기장에서 축구를 하고 있는 사람의 이미지를 보고 '사람이 경기장에서 축구를 하고 있습니다' 또는 '경기장, 사람, 축구, 운동'과 같이 관련 단어나 문장을 자동으로 생성해준다면 어떠할까? 이러한 기능이 활성화된다면 시각장애인에게 도움을 줄 수도 있을뿐더러 데이터 검색, 스포츠 중계, 미술 치료 등 정말 많은 분야에서 활용될 수 있을 것이다. 이렇게 인공지능이 이미지를 보고 관련 단어나 문장을 만드는 것을 '이미지 캡셔닝(Image Captioning)' 이라고 하는데, 이 분야는 인공지능의 Text Generation의 한 분야이기도 하다. 또한, 이미지의 특징을 학습한.. 더보기 [AI 서비스 리뷰] 이미지를 보여주면 소리를 예측해서 재생시켜주는 인공지능, Imaginary Soundscape AI 서비스 리뷰 : AI 서비스 대신 체험해드립니다! #4 이미지를 보여주면 소리를 예측해서 재생시켜주는 인공지능, Imaginary Soundscape 리뷰기 코로나19가 발병하기 전까지만 해도 해외 또는 국내로 여행을 가는 게 쉬웠지만, 이제는 해외로 쉽게 나가지 못하기 때문에 한 번쯤 과거에 여행 가서 찍었던 사진들을 보며 그때 기억을 되살리며 아쉬움을 달랜 경험이 있으실 거예요~ 이번 AI 서비스 리뷰기에서는 이러한 아쉬움을 어느정도 달랠 수 있는 프로그램을 소개해드리고자 하는데요, 바로, 거리뷰나 이미지를 인공지능에게 보여주면, 인공지능이 그 이미지에 어울리는 소리(음경)를 틀어주는 프로그램입니다! 예를 들어, 도시 한복판 이미지를 보여주면 경적소리, 사람과 차 소리 등 도시에서 들을 수 있을.. 더보기 Convolutional AE 【8】최근 AutoEncoder 응용 모델 이해하고 사용하기 / Convolutional AE Convolutional AE 이번에는 CNN과 AE과 결합된 모델인 CAE를 실습해보자 이미지에서 강점을 보인 CNN이기 때문에 성능은 좋아졌다. 바로 CAE로 생성된 mnist 이미지부터 보겠습니다. 위에 있는 이미지는 원본이미지고 아래는 CAE로 나온 예측 이미지다. 손실이 거의 발생하지 않은 상태의 이미지인 것을 확인 할 수가 있다. 높은 성능을 보이기에 책에는 따로 실습을 담지 않았지만 실습파일에는 있으니 시간이 있다면 실습을 하는걸 추천한다. 실습은 노이즈가 섞인 이미지 데이터를 CAE로 학습하는 것을 할 것이다. try: %tensorflow_version 2.x" except Exception: .. 더보기 Deep AE를 이용한 가짜 이미지 생성 【7】AutoEncoder 기본 다지기 / 이미지 생성 실습으로 익히는 AE 이번에는 Deep AE를 배워보자 기존에 AE에서 순환신경망을 여러 개 쌓아 깊게 변형된 모델이다 기존코드에서 사용했던 모듈들을 그대로 사용하기에 전처리까지는 생략을 한다(이전 글 참고). Hidden_input1 = 512 Hidden_input2 = 256 Hidden_input3 = 128 Hidden_input4 = 64 Hidden_input5 = 32 input_layer = layers.Input(shape=(784,)) Encoding = layers.Dense(Hidden_input1)(input_layer) Encoding = layers.Dense(Hidden_input2)(Encoding) Encoding .. 더보기 <AE 이미지 생성 실습> 직접 코드 구현해보기 【7】AutoEncoder 기본 다지기 / 이미지 생성 실습으로 익히는 AE 이번에는 AE 모델을 만들어보자 try: %tensorflow_version 2.x" except Exception: pass import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras import layers,models,datasets import matplotlib.pyplot as plt 모델을 작성하기 전 간단히 패키지를 선언한다. (x_train,_),(x_test,_) = datasets.mnist.load_data() 학습에 사용할 데이터셋은 Mnist이고 AE는 비지도 학습이므로 y의 값을 불러 올 필요가 없다. x_train = x_train.astype.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음
