230626-230702 스터디

 

< OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝 > 교재 16장 공부

 

 

- 16장 딥러닝과 OpenCV

16.1 딥러닝과 OpenCV DNN 모듈

<신경망과 딥러닝>

- 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) 구조

에지의 가중치와 편향 값은 경사 하강법(gradient descent), 오류 역전파(error backpropagation) 등의 알고리즘에 의해 자동으로 결정할 수 있음

 

<OpenCV DNN 모듈>

-  Net 클래스 객체를 생성하여 네트워크를 구성하고, 생성된 네트워크에서 특정 입력에 대한 출력을 얻기 위해 필요한 일련의 OpenCV 함수 사용법 알아보기

-  dnn 모듈에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 불러와서 네트워크를 생성하고, 새로운 데이터를 이용하여 추론하는 방법에 대한 설명

 

16.2 딥러닝 학습과 OpenCV 실행

<텐서플로로 필기체 숫자 인식 학습하기>

<OpenCV에서 학습된 모델 불러와서 실행하기>

- dnnmnist 프로그램 실행 결과

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16.3 OpenCV와 딥러닝 활용

<구글넷 영상 인식>

- 구글넷:

구글(Google)에서 발표한 네트워크 구조, 2014년 ILSVRC 영상 인식 분야에서 1위를 차지

- OpenCV에서 구글넷 인식 기능을 사용하는 방법 설명

- 구글넷 사용 예제 코드를 모아서 영상을 인식하는 예제 프로그램 실행 결과

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<SSD 얼굴 검출>

- 딥러닝을 이용한 얼굴 검출 방법

- SSD 네트워크를 이용한 얼굴 검출 코드