cnn4 이미지 사이즈 일괄 변경 및 자르기 CNN학습용 데이터 만들 때, 사이즈가 다른 파일을 통일 시키고 원하는 부분만 사용하기 위한 코드입니다. import os from PIL import Image # image resize & cutter # resize parameter re_width = 640 re_height = 480 # cutter parameter crop_left = 205 crop_top = 92 crop_right = 545 crop_bottom = 390 for root, dirs, files in os.walk('./'): for idx, file in enumerate(files): fname, ext = os.path.splitext(file) if ext in ['.jpg','.png','.gif']: im =.. 2020. 4. 2. [LabelImg]딥러닝용 이미지 labeling 툴 받기 및 실행 Label Img 1. 프롬프트(anaconda 혹은 파워쉘 등)를 관리자 권한으로 실행 (우측버튼 사용) 2. pip install labelImg (아나콘다 가상환경에서는 설치 오류날 수 있음) 3. labelImg labelImg 에서 img 임. i 부분이 대문자 I Ctrl + u Load all of the images from a directory Ctrl + r Change the default annotation target dir Ctrl + s Save Ctrl + d Copy the current label and rect box Space Flag the current image as verified w Create a rect box d Next image a Previous i.. 2020. 3. 29. cnn 파라미터 수 계산 방법 및 꿀팁 (size mismatch 에러 관련) 처음 cnn을 본인 데이터에 적용 시키거나 변경을 시키다 보면 size mismatch 에러를 만나게 될 수 있다.(파이토치) 직접 파라미터 수를 계산 할 수도 있고, 꼼수를 부릴 수도 있다. 1. 계산 방법 (아래 링크 참조) - 비추천(이게 정석이고, 정말 좋은 자료이나 이 방법을 굳이 할 필요는 없다.) https://seongkyun.github.io/study/2019/01/25/num_of_parameters/ 2. 꿀팁 1) 그냥 아무 값이나 입력해서 에러를 띄운다. 2) size mismatch부분을 확인한다. m1 : 4 X 19200 m2 : 1920 x 2 라고 되어있는 부분이 중요하다. m1 : [a x b] -> [mini batch size x in features] m2 : [.. 2020. 3. 29. 파이토치를 이용한 resnet 기반 대장 내시경 종양 여부 구분 시도 640*480 / rgb 이미지를 기준으로 작성된 코드입니다. 1. 데이터 문제로 인해 과적합된 결과들입니다. 2. 펭귄브로의 3분 딥러닝 파이토치맛 resnet 에서 데이터 로딩 부분과 일부 파라미터, 모델 내 return(linear -> log_softmax)과 워닝 처리 추가 등을 한 코드입니다. 2020. 3. 28. 이전 1 다음
