이 글은 2023-1 졸업 프로젝트 개발 일지를 기록하는 첫번째 시리즈의 글입니다. 프로젝트에 대한 기본 소개를 먼저 한 후에 데이터셋을 구축하는 방법과 Google Colab을 통해 YOLO v5로 학습시키는 과정에 대해 소개하겠습니다! 0. 프로젝트 소개 프로젝트 명은 '외국인 관광객을 위한 한국미술 조각조각 뜯어보기 - 부분 해설 기반 미술관 도슨트 서비스'로, 외국인 관광객들에게 국립 중앙 박물관 내의 주요 작품들에 대한 해설을 '부분'으로 '인터렉티브'하게 제공하는 것이 목표입니다! 🖼 쉽게 예를 들어 유저 관점으로 설명드려보겠습니다. 국립중앙박물관에 방문한 관광객 A씨는 김홍도의 이라는 작품에 관심이 궁금합니다. 🤔 A씨는 어플에 접속해 의 사진을 찍어 그림을 인식📷 시킵니다. 어플은 해설의 ..
BERT란? · BERT 정의 Pre-training of Deep Bidirectional Trnasformers for Language Understanding 구글에서 개발한 NLP 사전 훈련 모델입니다. 특정 분야에 국한된 기술이 아니라 모든 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 내는 범용 Language Model로 알려져 있습니다. · BERT 특징 BERT는 트랜스포머를 이용하여 구현되었으며, 위키피디아(25억 단어)와 BooksCorpus(8억 단어)와 같은 레이블이 없는 텍스트 데이터로 사전 훈련되었습니다. 레이블이 없는 많은 데이터로 사전 훈련된 모델을 가지고, 파인 튜닝을 했기 때문에 성능이 높습니다. 파인 튜닝(Fine-tuning) 이란, 다른 작업에 대해서 파라미터 재조정을 위한 추..
Google Colab 이란? Colab은 구글에서 만든 연구용 서비스 제품이며, Jupyter를 기반으로 만들어진 웹용 서비스이다. Cloud service를 통해 Jupyter에서 작업을 해야 하는 Machine learning을 Colab을 통해 손쉽게 돌릴 수 있다. 이 게시글에서는 Google Colab 환경에서 YOLO v5 커스텀 학습 튜토리얼 영상을 참고해 데이터를 학습시켜보았다. YOLO v5 커스텀 데이터 학습시키기 0. Goolge Colab 환경 세팅 구글 드라이브에 접속해 새로 만들기 > 더보기 > Google Colaboratory 를 선택한다. 생성된 파일에 접속해 런타임 > 런타임 유형 변경을 선택해 하드웨어 가속기를 GPU로 변경해주고 [저장]을 누른다. 그럼 이제 GPU를..
