728x90 CV2 꽃 이미지로 배우는 CNN 모델 구현 및 평가 딥러닝 기술이 급속도로 발전하면서, 이미지 분류는 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행하게 되었습니다. 오늘은 TensorFlow를 사용하여 꽃 이미지를 분류하는 간단한 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 구현하고 평가해 보겠습니다. 데이터셋 준비하기 프로젝트를 시작하기 전, 먼저 TensorFlow의 데이터셋 라이브러리에서 제공하는 꽃 이미지 데이터셋을 다운로드합니다. 이 데이터셋은 다섯 가지 종류의 꽃 이미지(데이지, 덴델리온, 장미, 해바라기, 튤립)로 구성되어 있으며, 총 3,700장의 사진을 포함하고 있습니다. 모델 구성하기 이미지 분류를 위한 CNN 모델을 구성합니다. 모델은 여러 개의 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어를 포함하며, 마지막에는 완전 연결 레이어를 통해 분류를 수행합니다. 모델 학습 및 .. 2024. 3. 15. GPT-4 Vision 을 활용한 자율주행 안녕하세요 Simon 입니다. 여러 AI 관련 뉴스레터를 받아보고 있는데 재밌어보이길래 한번 들어가서 봤습니다. https://arxiv.org/pdf/2311.05332.pdf On the Road with GPT-4V(ision): Early Explorations of Visual-Language Model on Autonomous Driving 이라는 논문이고 GPT-4 Vision 모델을 활용해서 자율주행에 적용해본 사례에 대해 탐구합니다. 자율 주행, GPT-4V가 바꾼다? 자율 주행은 자동차 산업의 미래로, 주변 환경을 정확하게 인식하고 적절한 의사 결정을 내리는 것이 핵심입니다. 이를 위해, 최근 중국 연구진은 'GPT-4V'라는 첨단 비전-언어 모델을 자율 주행에 적용하는 실험을 진행했.. 2023. 11. 22. 이전 1 다음 728x90
