IT 지식 창고
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(Keras) keras segmentation model APIIT 지식 창고 2020. 11. 24. 18:37
segmentation문제 중에 1. Custom model을 하기 귀찮거나, 2. 적절한 model을 우선적으로 찾은 후 그 모델을 customizing하기 위한 방법으로 keras를 기반으로하는 API를 활용해서 빠르게 segmentation 모델을 적용하는 것입니다. 현재, 꼼꼼히 찾아보진 못했지만 2가지 API가 잘 되어 있는 것 같습니다. 물론, pip install을 활용해서 install을 해야합니다. * tensorflow 2.1버전 이하로만 가능합니다. 즉, kears 2.4버전 이하 1. segmentation_model segmentation-models.readthedocs.io/en/latest/index.html Welcome to Segmentation Models’s docu..
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(IDE) ctrl + /가 /로 나올 때 (주석처리가 안될 때)IT 지식 창고 2020. 10. 28. 08:53
현재 Pycharm이랑 Juypter notebook과 같은 환경에서 Ctrl + /를 하면 그냥 /가 쳐지는 경우가 있었습니다. 찾아보니 vscode나 intellij와 같은 개발환경에서도 안되는 경우가 있더라구요. 해결방법 Ctrl + Shift를 눌러서 pc자체의 입력기를 Microsoft로 바꿔주면 됩니다. ctrl + /이 안먹히는 경우는 Microsoft외의 입력기가 되어 있을 경우 안먹히고, ctrl + shift를 통해서 바꿔주면 됩니다.
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(Keras) model, weight 저장 및 불러오기IT 지식 창고 2020. 10. 20. 18:51
http://www.kwangsiklee.com/2019/03/keras%EC%97%90%EC%84%9C-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-saveload%ED%95%98%EA%B8%B0/ keras에서 model과 weight를 저장 및 불러오는 방법은 여러가지가 있습니다. 1. model만 저장 및 불러오기 (json or yaml) 2. weights만 저장 및 불러오기(h5df) 3. 둘다 저장 및 불러오기(h5df) 각각의 방법들은 독립적이라고 생각하면 됩니다. 즉, 각 방법에 대한 keras 함수들이 정해져 있다고 보시면 됩니다. 1. model만 저장 및 불러오기 json으로 model 저장 # keras.models를 통해 만들어진 Sequential이나 Model model_json = ..
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(flask) 상용화를 위한 waitress server 사용법IT 지식 창고 2020. 10. 19. 18:52
Apache를 활용해 flask를 연동 할 수 있지만, 간혹 python파일을 exe파일로 만들어 배포할 수도 있다고 생각합니다. 그 때 Apache를 활용해서 연동하는 방법은 못찾아서, 찾은 waitress로 연동해서 python exe파일까지 배포할 수 있도록합니다. waitress는 linux랑 window에서도 다 사용이 가능하다고 하더라구요. OS : Windows 10 64bit Apache : 2.4.46 python : 3.8 flask : 1.1.2 기본적인 flask로 이루어진 python project는 존재한다고 가정합니다. 1. 본인 가상환경에 pip install waitress 설치 2. 본인 flask project에 app.run() 주석처리 app.run() 내부 serv..
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(flask) windows에서 flask와 apache 연동IT 지식 창고 2020. 10. 19. 18:08
deep learning 모델을 현업에서 쓰기 위한 방법으로 뭐가 있을까 생각하다가, 제일 포괄적이고 유연하게 사용할 수 있는 것은 restful API로 배포하는 것이 좋겠다라고 생각했습니다. 그러다보니 모델링과 코딩뿐만아닌 서버도 생각하다보니, flask에 접근하게 되었고 flask에서 내장 server를 쓰지 말라고 하여 apache와 연동하여 server를 활용하는 방법을 찾아내어 작성합니다. OS : Windows 10 64bit Apache : 2.4.46 python : 3.8 flask : 1.1.2 기본적인 flask로 이루어진 python project는 존재한다고 가정합니다. 1. apache 설치 www.apachelounge.com/download/ 여기저기 사이트를 뒤져보니 위 ..
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(Numpy) array출력 시 생략 하지 않고 출력할 때IT 지식 창고 2020. 10. 19. 18:05
numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.set_printoptions.html array출력 시 생략하지 않고 싶을 때, np.set_printoptions() 함수 활용합니다. numpy.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None, sign=None, floatmode=None, *, legacy=None) 기본적인 파라미터는 위와 같습니다. precision : default=8 소수점아래를 고정 값을 정하여 출력합니다. import numpy as np n..
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(OpenCV) Contours관련 함수 사용 시 주의사항IT 지식 창고 2020. 10. 19. 18:05
OpenCV의 contours관련 함수를 활용하기 위해 했던 삽질입니다. contours가 input 데이터로 들어가는 경우에 처리해야할 사항이 있습니다. contours의 기본적인 형태는 [[[1, 2], [2, 4], [3, 5]], [[4, 5], [10, 3], [7, 3]]] 으로 멀티 폴리곤으로 3차원 형태의 array입니다. 1. findcontours로 contours를 찾은 경우 이 상황에서는 따른 처리를 할 필요 없이 input data로 contours를 넣으면 됩니다. 2. 직접 polygon 좌표를 입력할 경우 이 경우에 멀티 폴리곤이 아닌 단일 폴리곤 일경우에도 3차원 형태로 만들어줘야 합니다. polygon의 경우는 2차원의 형태로만 충분하지만, OpenCV에서는 3차원의 형태..