mino28 님의 블로그

아래 차량 파손 데이터셋을 다운로드 받은 후 예제를 진행합니다.https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=581 AI-Hubwww.aihub.or.kr %pwd%cd /content/drive/MyDrive/본인의 파일 경로/resource/damage/data !unzip -oq ./images/damage.zip -d ./images/!unzip -oq ./annotations/damage.zip -d ./annotations/ !pip install -q ultralytics opencv-python import osimport randomimport shutilim..

1. SegmentationSegmentation은 컴퓨터 비전에서 이미지나 영상을 픽셀 단위로 분할하여 각 영역이 무엇을 나타내는지 구분하는 기술입니다. 이는 크게 Semantic Segmentation과 Instance Segmentation으로 나뉘는데, Semantic Segmentation은 같은 종류의 객체를 동일한 클래스로 분류하는 반면, Instance Segmentation은 같은 클래스 내에서도 개별 객체를 구분합니다. 이를 통해 의료 영상 분석, 자율주행, 위성 이미지 처리 등 다양한 분야에서 정밀한 객체 인식을 수행할 수 있습니다. Segmentation 모델로는 U-Net, DeepLab, Mask R-CNN 등이 널리 사용됩니다. 2. 스타벅스 데이터셋아래 이미지와 어노테이션이..

1. Object DetectionObject Detection(객체 탐지)은 이미지나 영상에서 특정 객체의 존재 여부를 확인하고, 해당 객체의 위치를 바운딩 박스(bounding box)로 표시하는 기술입니다. 이는 컴퓨터 비전에서 중요한 분야로, 이미지 내에서 여러 개의 객체를 동시에 탐지하고 분류할 수 있습니다. Object Detection은 주로 딥러닝 기반의 CNN(합성곱 신경망) 모델을 활용하며, 대표적인 알고리즘으로는 R-CNN 계열(Faster R-CNN, Mask R-CNN), YOLO(You Only Look Once), SSD(Single Shot MultiBox Detector) 등이 있습니다. 이러한 기술은 자율 주행, 보안 감시, 의료 영상 분석, 증강 현실 등 다양한 분야에서..