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머신러닝11

YOLOv8 실시간 객체 탐지 웹 애플리케이션 📌 프로젝트 소개- YOLOv8 모델을 활용한 객체 탐지 Flask 웹 애플리케이션입니다.- AI가 실시간으로 핸드폰, 노트북, 태블릿, 지갑, 가방, 펜을 탐지하여 결과를 표시합니다.- 실내 공간(스터디카페)에서 주로 사용되는 물건들로 객체를 선정하였습니다. 📅 개발 기간- 24/10/01 ~ 24/11/14 👨‍💻 개발 담당- Backend: Flask 서버(app.py) 개발, DB 구현, 웹과 YOLOv8 모델 연동 📂 프로젝트 구조📂 flask_server/ ├── 📂 static/      # 정적 파일 (CSS, JS, 이미지) ├── 📂 templates/     # HTML 파일 ├── 📂 yolov8/      # YOLOv8 모델 관련 파일 (Git에 포함되지 않음) .. 2024. 11. 11.
YOLOv8 실시간 객체 탐지 Flask 서버 구축 * Flask 서버는 외부 클라이언트로부터 캠을 통해 실시간 캡처 이미지를 받고, YOLOv8 모델로 실시간 객체 탐지를 수행한다. 학습시킨 best.pt 파일 다운로드  from flask import Flask, request, jsonifyfrom ultralytics import YOLOfrom PIL import Imageimport ioimport osimport gdown# Flask 애플리케이션 초기화app = Flask(__name__)# Google Drive에서 파일을 다운로드할 위치 (로컬 서버에 저장될 파일 경로)model_path = 'best.pt' # 모델이 저장될 경로(로컬 파일)# Google Drive 파일 ID (Google Drive 파일의 고유 ID를 입력)fil.. 2024. 10. 15.
얼굴 인식 및 제스처 기반 출퇴근 기록 시스템(MediaPipe, OpenCV, Face Recognition) 얼굴 인식 및 제스처 기반 출퇴근 기록 시스템 (MediaPipe, OpenCV, Face Recognition): 캠을 통해 인식한 얼굴을 등록하고, 등록된 사용자는 손 제스처를 통해 출근, 퇴근, 외출, 복귀를 기록할 수 있다. - 운영체제: Windows 11 64 bit- 개발언어: Python- 개발 툴: 아나콘다 Jupyter Notebook- 라이브러리 및 도구: OpenCV, MediaPipe, Face Recognition, Numpy, TensorFlow, Scikit-learn  * 기능적 요구사항명세서ID요구사항내용설명우선순위R_01사용자 인증얼굴 인식을 통해 사용자를 인증한다.얼굴 인식 및 눈 깜빡임, 입 벌림 감지를 통해신뢰성이 높은 인증을 할 수 있다.1R_02손 제스처 인식손.. 2024. 7. 15.
[머신러닝] 경사하강법 * 경사하강법(Gradient descent)함수의 기울기를 따라 아래로 이동하면서 손실함수의 값을 최소화하는 최적화 알고리즘이다.이름 그대로 gradient = 기울기(경사), descent(하강) 즉, ‘기울기를 하강한다’는 의미를 담고 있다.손실함수란 예측값과 실제값(y)의 차이인 오차를 비교하는 함수이다. 위 그림처럼, 손실함수는 2차 함수 그래프 형태를 가진다.최적화는 이 손실함수가 최솟값인 알파를 찾아 나가는 과정을 말한다.  * 경사하강법을 통한 최적화 과정1. 초기 파라미터 설정파라미터를 임의의 값으로 초기화한다. 선형회귀의 경우 계수와 절편으로 임의의 값을 설정한다. 2. 손실 함수 계산 현재 지점의 기울기를 계산하고, 파라미터 조정 방향을 결정한다. 손실함수의 기울기가 음수이면 계수를 .. 2024. 7. 15.
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