거북이는 계속 달린다

4월 30일 유투브에 최종시연 동영상을 업로드 하면서 약 8개월동안 진행된 Solution Challenge 공모전 활동을 마무리 했다. 👉유투브 링크🔗: youtu.be/LaTwFHh8_48 👉최종 깃허브 링크 🔗: https://github.com/yskim0/GoogleSolutionChallenge_Handlang 입상은 못했지만 하나의 서비스를 제로에서 시작해서 끝을 본것만으로 만족하고, (팀원 4명 중 1명 빼고 제로베이스) 프로그래밍적 지식뿐만 아니라 많은 것을 배우고 느낄 수 있던 활동이었다! 경영학 전공이라 전공수업 중에 팀프로젝트는 수도없이 해봤지만 대부분 3-4주동안만 진행했었고, 가장 길었던게 1학기(4개월)짜리 마케팅 조사 팀플이었기 때문에 8개월이라는 (내 기준) 긴 시간동안 팀..

사용한 캐글 데이터셋 https://www.kaggle.com/grassknoted/asl-alphabet ASL Alphabet Image data set for alphabets in the American Sign Language www.kaggle.com epoch 는 총 10번 돌렸는데 4번째 돌릴 때 나온 모델이 성능이 좋길래 일단 4번째걸로 사용했다. [A-Z 테스트 영상] 손에 쥐날뻔...🥺 https://www.youtube.com/watch?v=x4DkHSIE654&feature=youtu.be [메모] - A, E, S 구별.. - C, O, M, T 체크 - D, F.. 일러스트만 보고 수화연습하기에는 한계가 있으니 실제 사진으로 바꿔야 겠다.

[pdf 자료] 서비스 변경: *지문자 연습 플랫폼* 3분기 계획: 2020 Solution Challenge 출품! (2020.4.28 마감)

03.10 - 행아웃 하면서 Figma 로 전체적인 골격 회의 - 부트스트랩 사용해서 이번주(3월 2주)까지 뼈대 코드 짜기 static — css — img — js templates — layout.html — index.html — asl_practice.html — practice.html app_2.py 원래 두번째 페이지인 알파벳 선택페이지는 회의 내용에 없었지만 필요할 것 같아서 더미데이터로 임시로 만들어 놓았다. 일단 footer 부분을 어떤식으로 고정시킬지 고민해봐야 할 것 같다. (이미지도 저작권 안걸리게 다시 찾아보기)

[3월 첫째주 구현 목표] - 비동기 구현 => 엔터키 누르면 영상에서 detect된 라벨 가져와서 div label 영역에 띄우기 => 저번 포스팅에서는 setInterval 함수만 사용해 구현했는데, 현주가 ajax 사용해줘서 새로운 방법으로 다시 구현해 보았다. => 만족만족 https://turtlefromocean.tistory.com/11 [Flask-Darkflow-web-streaming 비동기 처리] [목표 🎯] cv2, darkflow 로 분석한 prediction 결과를 페이지 위에 띄워주기 (cv2.putText() 로 영상 위에 띄우는 거는 우리가 만드는 서비스에 의미가 없기 때문) [생각 🤔] 1. 서버 - 클라이언트 간에 비동기.. turtlefromocean.tistory.c..

[ML 고민] 👉 일단 자체 학습 데이터 pb, metadata 파일을 적용시켰을 때 정확도가 너무 낮은데 yolo로 바로 수화를 detect하는 것은 문제가 있는 것 같음. 👉 이전에 조사했던 한국어 번역 프로젝트 workflow 를 보고 든 생각인데 Yolo로 손만 detect 한 후 다시 yolo 로 predict 하는 방법도 시도해 보면 좋을 것 같다. (03.02 구현완료) 👉 +) 프로젝트 데이터 셋을 보니까 손만 누끼 따져 있어서 skin detector 코드 추가 후 다시 실행하니까 좀 나아진 것 같다 참고 코드: https://www.pyimagesearch.com/2014/08/18/skin-detection-step-step-example-using-python-opencv/ - 구현..

[목표 🎯] cv2, darkflow 로 분석한 prediction 결과를 페이지 위에 띄워주기 (cv2.putText() 로 영상 위에 띄우는 거는 우리가 만드는 서비스에 의미가 없기 때문) [생각 🤔] 1. 서버 - 클라이언트 간에 비동기 통신이 가능해야 한다. 👉채팅 구현한 것에서 가져와보자 👉socketio, websocket 조사 (websocket ㅂ2ㅂ2) 👉socketio 이용해서 백엔드 내에서 분석한 결과를 클라이언트의 호출 없이 보내는 방법 시도 👉실패 😭 2. 다시 처음부터 생각 👉html 자체는 정적인 페이지 밖에 만들 수 없다 👉동적 페이지를 만들기 위해서는 자바스크립트 사용 👉조사 => ajax ? 👉ajax setInterval 함수로 1초마다 백엔드로 request를 보내 결..

[Darkflow web streaming 기본 뼈대] from darkflow.net.build import TFNet import cv2 cap = cv2.VideoCapture('your_video_file') model_path = "your_network_cfg.cfg" weights_path = "your_network_weights.weights" options = {"model": model, "load": weights_path, "threshold": 0.1, "gpu": 0.3} tfnet = TFNet(options) stop =False while(not(stop)): ret, frame = cap.read() if(frame.size == 0): #checking here for..

[Flask 공부] https://github.com/Turtlefromocean/Flask_01 Turtlefromocean/Flask_01 Contribute to Turtlefromocean/Flask_01 development by creating an account on GitHub. github.com 1. 기본 틀 from flask import Flask # init app app = Flask(__name__) # Route @app.route('/') def index(): return 'Hello Data Science Optimizers' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 2. route & html 파일 render_template..

[ModelDepot 실행예시] 깃허브 링크 🔗: https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny-demo ModelDepot/tfjs-yolo-tiny-demo Demo for https://www.npmjs.com/package/tfjs-yolo-tiny - ModelDepot/tfjs-yolo-tiny-demo github.com 포스트링크 🔗: https://towardsdatascience.com/deep-learning-in-your-browser-a-brisk-guide-ca06c2198846 - src/index.js 파일 분석 import * as tf from '@tensorflow/tfjs'; import yolo, { downloadModel } fr..