log 출력, 관리 관련 함수def printf(text: str) -> None: """ 문자열을 강조된 형식으로 출력. Args: text (str): 출력할 메시지. Returns: None """def error_print(text: str) -> dict[str, Union[int, bool, str]]: """ 오류 메시지를 강조된 형식으로 출력, 이를 JSON 형식의 딕셔너리로 반환. Args: text (str): 오류 메시지. Returns: dict[str, Union[int, bool, str]]: 오류 메시지가 포함된 JSON 형식의 딕셔너리. """type convert 관련 함..

Paper Info논문 제목 : "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition"저자 : Karen Simonyan, Andrew Zisserman연도 : 2014paper : https://arxiv.org/pdf/1409.1556:: Background VGGNet은 매우 깊은 네트워크 구조를 제안하며, 단순한 3x3 convolution filter를 쌓아 깊이 있는 model을 만드는 방식으로 성능을 향상시켰다.0. Abstarct very small(3x3) convolution filters architecture를 사용해서 incresing depth network 평가, depth를 16~19개의 weight Laye..

Paper Info논문 제목 : "ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks"저자 : Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hiniton연도 : 2012paper : https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf:: Background AlexNet은 2012년 ImageNet 대회에서 압도적인 성능을 기록하며 CNN의 부활을 이끈 논문이다. ReLU 활성화 함수, 드롭아웃, GPU 사용 등의 혁신적인 기술을 도입했다.0. Abstarct ImageNet LS..

Paper Info논문 제목 : "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"저자 : LeCun, Y., Boser, B., Denker, J. S., Henderson, D., Howard, R. E., Hubbard, W., & Jackel, L. D.연도 :1989paper : http://vision.stanford.edu/cs598_spring07/papers/Lecun98.pdf:: Background LeNet-5는 손글씨 숫자 인식 문제를 해결하기 위해 제안된 최초의 CNN 모델 중 하나. 이 모델은 MNIST 데이터셋에서 높은 성능을 보여주며, CNN의 효용성을 입증했다.1. LeNet-5 ArchitectureInput : 32x..

1차 마무리 파일 구조는 다음과 같습니다. accuracy/*은 성능테스트 관련 데이터 및 코드이며,config/*는 github에 올리지 못하는 중요정보 (s3 private key 등등), request_test/*는 locust를 활용한 다중동시접속 request test, routers/*는 각각 하나의 router들로써 api, routers/utils.py는 모든 router들에서 공통으로 사용하는 라이브러리 목록,test_js/*는 js와 python mediapipe lib 성능비교실험 환경OS : WindowsCPU : i7-8750H @ 2.20GHz (12 CPUs)GPU : NVIDIA GeForce GTX 1060RAM : 16GB1차. mediapipe model complexi..

개발사항은 다음에서 확인 가능. 데이터분석,과학을 위해 내가 좋아하는 분야로 공부해보면 어떨까해서...시작!https://github.com/yeongjinHwang/riotAPI_dataAnalysis GitHub - yeongjinHwang/riotAPI_dataAnalysis: 롤api를 활용하여 데이터분석해볼까?롤api를 활용하여 데이터분석해볼까? Contribute to yeongjinHwang/riotAPI_dataAnalysis development by creating an account on GitHub.github.com1. developer api key 발급: 기본적으로 1초마다 요청 20개, 2분마다 요청 100개 : 요금제에 따라 추가 요청 가능할 것으로 보임 : riot ad ..

지금껏 준비한 것으로 1차 마무리가 되었고 수정하고 싶은 부분들이 있어, 한 번 정리 후 2차 수정을 하고 있습니다. 기본적으로 1. 골프영상을 web에 user가 upload한다면 2. 이는 nest.js쪽 backend단으로 가게 되고, 3. 이를 다시 backend단에서 flask 분석 server의 해당 api로 전송하게 됩니다. 1. web에서 user_videoname.mp4를 업로드하면 2. s3에 우리가 지정한 bucketname/username/videoname.mp4로 영상을 1차적으로 저장합니다. 즉, username이라는 폴더로 각각의 user를 구분, 관리합니다. 3. 이는 backend로 영상이 저장된 url을 전송하게 되고 backend에서 분석 api server로 url을 ..

음성을 입력하고 음성기반으로 자연어처리를 수행하여 드론을 제어하는 것을 목표 특정 context에서만 동작하지 않고 한국어에 동의어가 많기에 뜻이 같은 단어라면 같은 동작을 수행하기 위해 자연어처리를 사용 드론 스펙 제품명 : DJI 텔로 미니드론(교육용) 배터리 : 3.8V, 1100mAh 비행성능 : 13분 | 시속 8m/s 카메라 : 720p (동영상) | 5MP (사진) 조종거리 : 100m, 무게 : 80g, 크기 : 9.8x9.2x4.1(cm) (가로, 세로, 높이) 짐벌 : 2축 짐벌 드론 제조사 TELLO 공식 홈페이지 : https://djitellopy.readthedocs.io/en/latest/tello/ Tello - DJITelloPy API Reference Tello fly ..