20221012 TIL

Multinomial logistic regression 다항 논리 회기

 

단항 논리회기는 0과 1로만 구분하면 되는 일에 사용했는데

다항은 ABCDE로 나누는 성적처럼 여러가지 결과 값을 예측하는데 사용

 

Softmax function : Linear model을 통해 나온 Logir의 값을 전체다 더했을 때 1로 나오도록 바꿔주는 함수?

1 Hot encoding ?

 

 

Support Vector Machine (SVM)

대조군을 나누는 기준이 되는 선?

예외 상황이 나오면 feature(특성? 대조군?)를 늘려서 다차원 함수로 만들어 구분해낸다?

 

k-Nearest Neighbors (KNN)

근처의 개체를 통해서 검증?

 

Decision Tree 의사결정나무

스무고개 같은 방식으로 질문들을 설정해서 필터링?

Decision Tree를 여러개 합쳐 놓고 검증하는 모델을 Random forest라고 함

 

Preprocessing 전처리

넓은 범위의 데이터 정제 작업

 

Normalization 정규화

다른 기준치를 비교가 가능한 값으로 만들어 줌

 

Standardization 표준화

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yolo5

가상환경 실행 하고

인터프리터 설정해주고

pip install -qr https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/yolov5/master/requirements.txt

import torch
import cv2
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
imgs = ['https://ultralytics.com/images/zidane.jpg']  # batch of images

results = model(imgs)

results.save()  # or .show()

 

import torch
import cv2
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
imgs = ['https://ultralytics.com/images/zidane.jpg']  # batch of images

results = model(imgs)

print(results.xyxy[0], results.xyxy[0][0][0].item())  # img1 predictions (tensor)
print(results.pandas().xyxy[0])  # img1 predictions (pandas)

tmp_img = cv2.imread('zidane.jpg')
cv2.rectangle(tmp_img, (int(results.xyxy[0][0][0].item()), int(results.xyxy[0][0][1].item())), (int(results.xyxy[0][0][2].item()), int(results.xyxy[0][0][3].item())), (255,255,255))
cv2.imwrite('result.png', tmp_img)

import torch
import cv2
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

img = cv2.imread('zidane.jpg')
results = model(img)
results.save()

result = results.pandas().xyxy[0].to_numpy()
result = [item for item in result if item[6]=='person']

tmp_img = cv2.imread('zidane.jpg')
print(tmp_img.shape)
cropped = tmp_img[int(result[0][1]):int(result[0][3]), int(result[0][0]):int(result[0][2])]
print(cropped.shape)
cv2.imwrite('result2.png', cropped)
cv2.rectangle(tmp_img, (int(results.xyxy[0][0][0].item()), int(results.xyxy[0][0][1].item())), (int(results.xyxy[0][0][2].item()), int(results.xyxy[0][0][3].item())), (255,255,255))
cv2.imwrite('result.png', tmp_img)

하면 사람이랑 넥타이 구분해주는 ai..?