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..

[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..

[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..

[스킵한 데이터셋] 🟤Sign Language MNIST (https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist) (실습기록) 링크🔗 https://github.com/alvinwan/sign-language-translator 하지만 이 데이터셋의 경우 csv 파일로 제공되어 있다. darkflow는 jpg형식의 이미지가 필요한 걸로 알고 있어 jpg 형식으로 변환하려고 시도해봤다. 인터넷에 csv to jpg라고 검색하면 온라인 컨버터 사이트가 많이 뜨는데 용량이 커서 그런지 변환에 계속 실패했다. 따라서 csv 파일을 1000줄씩 끊어서 파일 한개당 약 3.5mb짜리로 분할 후 다시 변환해보았지만 실패했다. 😇 동일한 데이터셋으로 진행한 다른 프로젝트를 보니..

깃허브 예시 프로젝트🔗: https://github.com/EvilPort2/Sign-Language EvilPort2/Sign-Language A very simple CNN project. Contribute to EvilPort2/Sign-Language development by creating an account on GitHub. github.com [예시 프로젝트 실행] Anaconda로 실행 requirements_cpu.txt 수정 (버전 지정) tensorflow==1.5.0 keras==2.1.5 opencv-python==3.4.2.16 [cnn_keras.py 코드 분석] - 라이브러리 및 모듈 import pickle from glob import glob pickle: 텍스트 ..