YOLOv5

AI 모델의 성능(인식률)을 높이는 방법에는 여러 방법이 있지만 나는 가장 간단한 방법 2가지를 사용했다그전에 모델 성능 지표를 간단하게 확인할 수 있는 F1 Score Curve를 알아보자의미: 재현율(Precision)과 정밀도(Recall)의 조화 평균을 나타낸 곡선높을수록 좋은 성능을 의미하며, 일반적으로 1에 가까울수록 좋다사용자의 그래프 분석:점수가 낮거나 들쭉날쭉하면 Precision과 Recall 사이에 균형이 맞지 않음보통 0.8 정도의 수치가 나오면 좋은 성능을 가진 모델이라고 할 수 있음F1 점수가 일정하게 높으면 모델의 균형이 잘 잡힌 것데이터셋 품질 및 수량 향상 Flower Classification Object Detection Dataset (v5, 2024-12-14 11..

졸업작품으로 언젠가 해보고 싶었던 AI 모델학습을 직접 해보기로 했음!작년에 선배들 졸업작품 전시회랑 학술제들을 둘러보다가 YOLO라는 이미지 기반 AI모델을 활용해 모델학습을 시켜서사용자 이미지에 매핑하는걸 처음 봤는데 엄청 신기했던 거임잘만 사용하면 웹캠이나 cctv 같은 거에 연동해서 사물인터넷이나 실사용 시스템을 만들 수도 있겠다 싶었음실제로 모델학습에 대한 공부 없이 노 베이스로 박치기해보려고 했는데 유튜브랑 다른 블로그 글 이것저것 봐도 google coleb을 주로 많이 쓰던데, 로컬 pc에서 GPU 써가지고 직접 학습시키는 내용은 많이 없었음계획하고 있는 졸작이 학습한 모델로 백엔드서버랑 연동해서 웹사이트까지 만드는 거라그냥 로컬에 갖고 있으면서 돌리는 게 편할 듯했음 colab.googl..