딥러닝 공부방

GoogLeNet 영상 인식 저번 포스팅에서는 CNN 모델을 OpenCV DNN 모듈로 실행하는 것을 해보았습니다. 이번에는 OpenCV DNN 모듈을 이용해서 GoogLeNet 모델을 실행하는 것을 해보겠습니다. OpenCV에서는 GoogLeNet 모델을 학습을 시키는 것이 아니라 미리 학습해둔 파일을 받아와서 추론을 진행할 수 있습니다. 학습이 어떻게 진행되었는지를 알아야 DNN 모듈에 적절한 입력값을 설정할 수 있습니다. GoogLeNet의 입력 : 224x224, BGR 컬러 영상, 평균 값 = (104,117,123) GoogLeNet의 출력 : 1x1000 행렬, 1000개 클래스에 대한 확률값 미리 학습된 GoogLeNet 학습 모델 및 구성 파일 다운로드 Model Zoo에서 미리 학습되어..

OpenCV DNN(Deep Neural Network) 모듈 미리 학습된 딥러닝 파일을 OpenCV DNN 모듈로 실행할 수 있습니다. 순전파(foward), 추론(inference)만 가능하며 학습은 지원하지 않습니다. 1. 네트워크 불러오기 - cv2.dnn.readNet OpenCV로 딥러닝을 실행하기 위해서는 우선 cv2.dnn_Net 클래스 객체를 생성해야 합니다. 객체 생성에는 훈련된 가중치와 네트워크 구성을 저장하고 있는 파일이 필요합니다. cv2.dnn.readNet(model, config=None, framework=None) -> retval • model: 훈련된 가중치를 저장하고 있는 이진 파일 이름 • config: 네트워크 구성을 저장하고 있는 텍스트 파일 이름, config..