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(CV-1)CV 밑바닥(진짜밑바닥은아님)부터 시작하기(색공간과 유사도) 딥러닝 관련 아님. 암튼 아님... 진짜 순수하게 "영상 처리(Computer vision)임 이 카테고리에서 사용하는 모든 이미지는 제작자의 동의를 얻은 바 있음. (어휴 글쓰기 싫어...) Term 영상 -> 움직이는 동영상 이외에도 사진을 포함한 Digital+Visible한 것이라고 정의한다. 주파수(frequency) -> 원래 물리에서 주파수=진동수로 에너지와 연관이 있는데... 영상처리에서 주파수는 Δx(즉 변화량)이라고 생각하면 된다. 영상의 사물의 테두리 처럼 색공간 값의 변화가 큰 부분일 수록 큰 주파수 값을 가진다. Concept 모든 영상에는 각종 블러, 노이즈를 포함한 사물을 인식하거나 있는 그대로 보는 것 또는 비교하는 것에 있어 부정적 영향을 미치는 요소가 존재한다. CV는 이..
(ML/DL-2) Tensorflow와 Pytorch GPU 설정-2(SW 설정, 아나콘다 설정과 패키지 설) 블로그 쓰기 귀찮다... 이제 적당한 SW들을 깔았으니 경로를 설정하고 파일위치를 잡아주면 된다. 앞으로 할건 이다. 1. 속성 환경변수에 다운로드 받은 CUDA Toolkit의 위치를 저장해준다. 새로만들기에 CUDA_PATH에 toolkit의 위치를 넣어주고 저장하면 된다. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\{Cuda version 위치} (이건 내 위치) 2. cudNN의 파일들을 각자의 위치에 맞게 CUDA toolkit의 위치에 넣어준다. cudNN 압축 파일의 압축을 해제하면 include, lib, bin 총 3개의 파일이 있는데 이를 Toolkit의 각각의 파일에 넣어주면 된다. 이쯤 했으면 CUDA와 GPU관련 SW들은 정리가 끝났..
(ML/DL-1) Tensorflow와 Pytorch GPU 설정-1(SW 다운로드) 정말 오랜만에 블로그 GPU 초기 설정하는 사람들을 위한 글이다. Git에도 올리긴 했는데 최근에 다시 설정하면서 새로 알게 된 것들이 많아서 다시 써본다. 0. 각종 SW를 설치하기 전에 알아야하는 것은 자신의 GPU 정보다. 작업 관리자의 성능 탭에서 외장 GPU의 모델을 알 수 있다. https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications 전반적인 큰 흐름은 위 표를 확인하면 된다. Capablilty가 그렇게 높지 않아도 사용은 할 수 있다. CUDA - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclopedia Parallel computing platform and programming model..
Git https://github.com/imhyunho99 imhyunho99 - Overview imhyunho99 has 13 repositories available. Follow their code on GitHub. github.com 블로그 주인장 Github 입니다. 학교에서 배우는것 혼자 끄적인 코드들이 올라와있습니다. 심심하면 방문해주세요. 파이토치 한국 사용자 모임에서도 Waterdog99라는 이름으로 활동중입니다.
군대 다녀왔습니다. 다시 시작합니다 19년 1월 해군으로 입대하여 2년동안 잘 쉬었습니다. 그후 여행도 다녀오고 운동도 하며 잘 쉬었고 이제 다시 시작합니다. 그동안 많은 일이 있었고 많은 것이 바뀌었습니다. 전혀 다른 방향으로 공부를 시작했고 새로운 사람도 많이 만나게 되었습니다. 삶에 대한 기록을 남기려 다시 포스팅을 시작합니다. 잘 부탁드립니다.
Go(입력) *입력 받기* 3가지 종류의 입력이 있다. 1.Scanln: new Line(Enter)을 입력받으면 입력을 종료한다. 2.Scan: 공백, 개행 기타등등을 기점으로 입력을 저장한다. 3.Scanf: C언어처럼 첫 매게변수에 형식을 지정하여 입력 받는다. ex) ("%d, %d", ...) 모든 입력은 포인터형식을 사용하여 입력한다.
GO(3) 1. Array와 Slice 배열은 자바랑 비슷한 것 같다. Array보다는 slice를 자주쓰게 될 것같다. slice는 (name) := [](type){value1...} array는 (name) := [len(values)](type){value1...} 이런 방식으로 정의 한다. append로 값을 추가 할 수 있는데 이건 값이 추가된 상태로 저장 되는게 아니라 그냥 그 값을 리턴 할 뿐이라 다시 저장할 slice에 대입해 주어야 한다. 2. Map Python의 dict와 비슷한 것 같다. (name) := map[keytype]valuetype{"key":value1...} 이런 방식으로 정의한다. 반복문에서의 순회가 가능하다. 3.Struct type (name) struct{ } 의 방식..
GO(2) 1. 반복문과 range GO에서 반복문은 for로 만든다. range를 사용하면 index와 실제 값 두가지를 반환하며 순회한다. 2. 조건문과 switch case 3. 포인터

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