TIL Deep-Learning 2일차

어제 못다한 숙제를 마무리 지었다

원래과제는 가로로만 분할해서 4개의 모델을 적용시키는 것이였는데

조금더 욕심내서 가로또는 세로가아닌 가로와세로 둘다 합쳐서 사방면형식으로 만들어 보고싶었다

axis에 대한 공부가 덜된거 같았다고 생각해서 개념공부를 좀더 해보면서 정보를 찾아봤는데

한번에 사분할 하는 방법은 없었다.

그리고 오늘아침에  바로 튜터님한테 질문을했다

한번에 4분할하는것보다

이런식으로 2분할한것을 변수에담고 반대쪽 2분할한것을 변수에 담아서 그 변수끼리 합치면 된다고 하셔서 바로 했다.

결과는  대 성공이였다 원하는 만큼 딱절반씩 나눈건아니지만 만족스러웠다.

 

3주차에서는 사진과 동영상

사람얼굴을 인식하는 모델을 통해서 사람얼굴에 네모박스를 찍어주고 나이와성별을 나타내는모델 그리고 마스크를썼는지 안썻는지 알려주는 수업을 진행했다.

3주차에서의 내가생각하는 핵심은

사람얼굴을 인식하는

    for i in range(dets.shape[2]):
        confidence = dets[0, 0, i, 2]

        if confidence < 0.5:
            continue

        # 사각형 꼭지점 찾기
        x1 = int(dets[0, 0, i, 3] * w)
        y1 = int(dets[0, 0, i, 4] * h)
        x2 = int(dets[0, 0, i, 5] * w)
        y2 = int(dets[0, 0, i, 6] * h)

이코드이다. 이코드는 다른모델에서도 적용할수있다고하니 기억해두는게 좋을거같다.

그리고 이 confidence 라는 가중치? 비중? 의 개념도 중요하다. 내가 사용하는모델의 정확도를 알려준다고 생각하면 편하다

 

단순히 사각형만띄워주는것이아닌 

cv2.putText(img, text='%.2f'%mask, org=(x1, y1), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=1, color=color)

 

마스크의 유무도 text로 넣어줄수있다.

 

 

이런식으로 파란색박스로 얼굴을 인식하고 0.86이라는confidence 도 보여주었다 (1에가까울수록 모델집합군과 유사하다는뜻)