보안 문자 차단기를 구축하는 첫 번째 단계는 예제 보안 문자 이미지를 직접 다운로드하는 것입니다. 아래 그림에서 “Security Image”텍스트 옆에있는 captcha 이미지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하면 다음 URL이 표시됩니다. https://www.e-zpassny.com/vector/jcaptcha.do 복사하는 경우 이 URL을 웹 브라우저에 붙여넣고 새로 고침을 여러 번 누르면 새로 고침 할 때마다 새 보안 문자를 생성하는 동적 프로그램임을 알 …
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AI artificial intelligence keras tensorflow CNN RNN deep learning pytorch ILSVRC 학습 captcha 캡차 무력화
지금까지 우리는 미리 컴파일되고 레이블이 지정된 데이터 세트로 작업했습니다.하지만 자체 사용자 지정 데이터 세트를 만든 다음 여기에서 CNN을 교육하려면 어떻게 해야 할까요? 이 장에서는 다음과 같은 예를 제공하는 완전한 딥러닝 사례를 제시합니다. 1. 이미지 세트 다운로드. 2. 교육을 위해 이미지에 레이블을 지정하고 주석을 추가합니다. 3. 사용자 지정 데이터 세트에서 CNN을 훈련합니다. 4. 훈련 된 CNN을 …
Smile CNN deep learning python RNN ILSVRC
이제 모델을 학습 했으므로 다음 단계는 웹캠 / 비디오 파일에 액세스하고 각 프레임에 미소 감지를 적용하는 Python 스크립트를 빌드하는 것입니다. 이 단계를 수행하려면 새 파일을 열고 detect_smile.py라는 이름을 지정하면 작업을 시작합니다. 2-7 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. img_to_array 함수는 비디오 스트림의 각 개별 프레임을 적절한 채널 순서 배열로 변환하는 데 사용됩니다. load_model 함수는 훈련 된 …
딥러닝 AI artificial intelligence keras tensorflow CNN RNN deep learning pytorch ILSVRC 학습 smile 미소 인식
이 장에서는 전통적인 컴퓨터 비전 기술과 함께 딥 러닝을 사용하여 실시간으로 비디오 스트림에서 미소를 감지 할 수있는 완전한 end-to-end 애플리케이션을 구축 할 것입니다. 이 작업을 수행하기 위해 웃고, 있지 않은 사람들의 얼굴이 포함 된 이미지 데이터 세트에서 LetNet 아키텍처를 교육합니다. 네트워크가 훈련되면 별도의 Python 스크립트를 생성합니다. 이 스크립트는 OpenCV의 내장 Haar 캐스케이드 얼굴 감지기를 …
Flower-17 convolution neural networks minivggne
이 예에서는 이전 섹션과 동일한 학습 프로세스의 예를 하나만 추가하여 적용 할 것입니다. 데이터 augmentaion을 적용 할 것입니다. 데이터 augmentaion이 과적합을 방지하면서 분류 정확도를 높이는 방법을 확인하려면 새 파일을 열고 이름을 minivggnet_flowers17_data_aug.py로 지정한 다음 작업을 시작해 보겠습니다. import는 데이터 증가에 사용되는 ImageDataGenerator 클래스를 가져 오는 9 행을 제외하고 minivggnet_flowers17.py에서와 동일합니다. 다음으로 명령 줄 인수를 구문 …
Flower-17 no data augumentation AI DeepLearning python #Fine Grained #Classification
시작하려면 Flowers-17 데이터 세트에서 MiniVGGNet 아키텍처 (16 장)를 학습 할 때 데이터 증가를 사용하지 않는 기준을 설정해 보겠습니다. 새 파일을 열고 이름을 minivggnet_flowers17.py로 지정하면 작업을 시작할 수 있습니다. 2 ~ 14 행은 필수 Python 패키지를 가져옵니다. 이전에 본 대부분의 import는 다음과 같습니다. 1. 6행 : 여기에서 새로 정의 된 AspectAwarePreprocessor를 가져옵니다. 2. 7 행 : …
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data augmentation without MiniVGGNet data set 데이터 증강 비율 인식 처리
이 섹션의 첫 번째 부분에서는 매우 작은 데이터 세트 인 Flowers-17 데이터 세트 (컴퓨터 비전 작업을위한 딥러닝 측면에서)에 대해 설명하고 데이터 증가가 이 데이터 세트의 크기를 추가 교육 샘플이 어떻게 도움이 되는지 여기에서 두 가지 실험을 수행합니다. 1. 데이터 augmentation없이 Flowers-17에서 MiniVGGNet을 훈련시킵니다. 2. 데이터 augmentation을 사용하여 Flowers-17에서 MiniVGGNet을 훈련시킵니다. 곧 알게 되겠지만 데이터 …
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데이터 증강 what is data augmentation Goodfellow generalization 시각화
Goodfellow et al.에 따르면, 정규화는 “일반화 오류를 줄이기 위한 학습 알고리즘의 수정이 훈련 오류를 줄이려는 것이 아닙니다.”. 간단히 말해서 정규화는 훈련 오류를 약간 증가시키는 대신 테스트 오류를 줄이려고 합니다. 이미 앞 8 장에서 다양한 형태의 정규화를 살펴 보았습니다. 그러나 이는 매개 변수화 된 정규화 형식이어서 손실 / 업데이트 함수를 업데이트해야합니다. 실제로 다음과 같은 다른 유형의 …
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animala python 파이썬 딥 러닝 deepLearning VGG16 CALTECH-101
Animals 데이터 세트에서 VGG16 네트워크를 통해 추출 된 기능에 대해 로지스틱 회귀 분류기를 훈련하려면 다음 명령을 실행하면됩니다. 98 %의 분류 정확도에 도달 할 수 있습니다. 이 수치는 10 장의 이전 최고 기록 인 71 %보다 크게 향상되었습니다. 이러한 놀라운 결과는 CALTECH-101 데이터 세트에서도 계속됩니다. 이 명령을 실행하여 CALTECH-101에서 VGG16 피처의 성능을 평가합니다. 이번에는 최소한의 노력으로 …
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Animals 피처 추출 Augmentation 파이썬 python Fine Grained Classification Feature Extrator VGG16 CALTECH-101
VGG16을 사용하여 특징을 추출 할 첫 번째 데이터 세트는 “Animals”데이터 세트입니다. 이 데이터 세트는 개, 고양이, 판다의 세 가지 클래스로 구성된 3,000 개의 이미지로 구성됩니다. VGG16을 활용하여 이러한 이미지에서 특징을 추출하려면 다음 명령을 실행하면 됩니다. Titan X GPU를 사용하여 약 35 초 만에 3,000 개 이미지에서 특징을 추출 할 수있었습니다. 스크립트가 실행 된 후 animals …