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23.02.02 플각소팀 4회차 비대면 모임 후기 김태휘 이번 모임에서는 앱의 핵심기능을 구현하기 위해 커스텀 데이터셋을 통해 객체 감지 모델을 빌드해보았다. 이전에 TFLite버전으로 모델을 빌드해왔었지만 tensorflow serving 서버에서 모델을 배포하기 위해서는 다른 tensorflow 모델이 필요하여 다시 모델을 빌드하였다. 또한 더 높은 정확성을 위해서도 현재 SOA 모델인 YOLOv8를 사용해야했기 때문에 새롭게 모델을 빌드하였다. 앞으로는 쓰레기의 종류별로 어떤 게 분리수거가 잘 된건지, 안된 것인지에 대한 기준을 세우고 데이터를 잘 수집하며 모델의 성능을 끌어올릴 것이다. 정동민 이번 모각소 4차 모임에서는 머신러닝이 돌아갈 tensorflow serving 서버를 구축했고, 해당 서버에 적절하게 이미지를 전처리해 request를 ..
23.02.01 https://github.com/h-wi/2022-Winter-TIL/tree/main/0201 GitHub - h-wi/2022-Winter-TIL: 2022 동계 모각소 @ Ajou Univ 2022 동계 모각소 @ Ajou Univ. Contribute to h-wi/2022-Winter-TIL development by creating an account on GitHub. github.com Today I Learned : tflite_model_make API를 통해서 커스텀 객체 감지 모델 빌드(커스텀 dataset 사용) epoch 조정 및 batch size 조정을 통한 모델 성능 개선 코드랩 어플리케이션에 배포
23.01.31 https://github.com/h-wi/2022-Winter-TIL/tree/main/0131 GitHub - h-wi/2022-Winter-TIL: 2022 동계 모각소 @ Ajou Univ 2022 동계 모각소 @ Ajou Univ. Contribute to h-wi/2022-Winter-TIL development by creating an account on GitHub. github.com Today I Learned : TensorFlow Lite를 통한 커스텀 객체 감지 모델 배포 방법, 구글 클라우드 dataset 사용 플러터의 MainActivity.kt 파일을 수정해서 프로젝트에도 적용해볼려고 했지만 플러터는 안드로이드 파일만 수정이 불가능했다..