이빨 빠진 미남이

해당 내용과 코드는 모두 '코딩의 기술' 책을 참고한 것입니다. counters = { '품퍼니켈': 2, '사워도우': 1, } key = '밀' if key in counters: print(key) count = counters[key] else: print(key) # 밀 count = 0 키가 없으면 디폴트 카운터인 값에 0을 딕셔너리에 넣고 카운터를 증가 시키는 방법으로 구현한다. if문과 키를 사용함으로서 딕셔너리에서 키를 두 번 읽고, 키에 대한 값을 한 번 대입하게 되는 경우이다 try: count = counters[key] except KeyError: count = 0 counters[key] = count + 1 print(counters) # {'품퍼니켈': 2, '사워도우': ..

에러명 AttributeError: module 'cv2' has no attribute 'xfeatures2d' 1. 시도 (1) 설치 pip install opencv-contrib-python 2. 시도 (2) 삭제 후 재설치 pip uninstall opencv-contrib-python pip uninstall opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install opencv-python 중요한 것은 모두 종료하고 다시 실행해야 함 3. 시도 (3) open-cv version 바꿔주기 버전을 4.5.1.48로 맞춰줌 / 사실 여러 버전 다 해봄 pip install opencv-python==4.5.1.48 opencv-contrib-pyt..

이번 포스팅은 standford university의 cs231 lecture 8를 공부하고, 강의와 슬라이드를 바탕으로 정리한 글임을 밝힙니다. What's going on inside ConvNets? 이전 lecture에서 CNN Architecture를 살펴보고, 지금까지는 어떻게 CNN을 학습시킬 것인지를 배웠고, 다양한 문제를 풀기 위해서 CNN Architecture를 어떻게 설계하고 조합해야 하는지를 배웠습니다. 그렇다면 Convolution Neural Networks 안에서는 무슨 일이 일어나고 있을까요? CNN의 내부는 어떻게 생겼을까요? CNN이 어떤 종류의 feature를 찾고 있는 것일까요? 이번 Lec8의 내용은 Visualizing and Understanding입니다. 컨볼..

Pretraining and Fine-tuning Cosine Similarity Softmax Function Softmax Classifier Few-Shot Prediction Using Pretrained CNN 기본적인 지도 학습을 이용해서 사전 학습 시킬 수 있습니다. Pretrain a CNN for feature extraction (aka embedding). The CNN can be pretrained using standard supervised learning or Siamese network. 두 이미지에서 각 feature vector가 나옵니다. 이것을 averaing하여 mean vector를 만듭니다. 이 mean vector는 저 squirrel class의 repres..

Siamese Networks이란? Learning Pairwise Similarity Scores 해당 PPT 자료를 통해, 이미지의 한 쌍이 같은 class라면 positive한 값 1을 다르다면 negative한 값은 0으로 결과를 내줍니다. CNN의 feature extraction 과정을 살펴보면 input 이미지가 x로 들어가고 output은 feature vector로 출력됩니다. z는 두 feature vector의 차인 $|h_1-h_2|$의 vector입니다. 흐름 설명 Siamse twins are connected to each other in the figure the twins have their own bodies but their heads are connected. We h..

기본적인 컨셉 Support set Support set is a small set of smaples → It is too small for training a model. Every class has at most a few samples. The support set can only provied additional information at test time. Query Set Query samples are never seen before. Query samples are from unkonwn classes. Traditional supervised learning Test samples are never seen before. Test samples are from known classes...

참고: BETTER WAY 03 - bytes, str, unicode의 차이점을 알자 BETTER WAY 03 - bytes, str, unicode의 차이점을 알자Item03 - Know the Differences Between bytes, str, and unicode Python3 에서는 bytes와 str 두 가지 타입으로 문자 시퀀스를 나타냄bytes 인스턴스는 로(raw) 8비트 값을 저장 excelsior-cjh.tistory.com 1. Bytes, Str 파이썬에서는 문자열 데이터의 시퀀스를 표현하는 두 가지 타입이 있다. → bytes , str bytes 인스턴스는 raw 8비트 값을 저장 str 인스턴스는 Unicode 문자를 저장함 a = b'h\\x65ll0' print(li..

PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum , Barry Warsaw , Nick Coghlan Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents This document gives coding conventions for the Python co peps.python.org 공백 : 탭, 스패이스, 새 줄 스페이스로 들여쓰기 → 4칸 한 라인에 79개 문자 이하 함수와 클래스 사이에는 빈 두 줄 메서드와..