Deep CV

작품 개발 의도 이런 건 생략하고 간단하게 어떻게 만들었는지 가겠습니다. 레츠고~  모습은 이렇습니다. 처음 구상할 때 쓰레기통을 생각해서 라벨이 부착돼 있으면 뱉는 걸 생각해서 생김새가 이렇습니다.상품성을 위해 자동 선별기로 구현 방향을 바꿔 컨베이어 벨트를 추가했습니다. 모터, 초음파 제어는 아두이노를 사용했습니다.  작동 알고리즘1. 컨베이어 벨트가 작동되고, 초음파에서 거리를 측정해서 일정 거리 이하가 되면 잠깐 더 작동 후에 멈춥니다.2. PC에게 신호를 보내면 PC에서 웹캠 모듈을 통해 사진을 촬영하고, 전처리 후 prediction을 합니다.3. 결과에 따라 이름을 붙여 사진을 저장합니다.4. 결과를 신호를 다시 아두이노에 보냅니다. 5. 신호에 따라 서보모터 방향을 다르게 돌립니다. 회로도..

Dropout과 Dropconnect은 둘 다 co-adaptation을 방지하는 방법입니다. 즉, 다른 뉴런에 의존하지 않는 독립적인 특징을 추출하기 위해 사용합니다. 아래와 같은 network가 존재할 때, 노란색 부분인 hidden units의 co-adaptation을 방지하고 싶다고 가정해봅시다. Dropout 드랍아웃은 input과 상관 없이 하위 units(nodes)을 무작위로 선택하여 출력을 0으로 떨구는 방법입니다. 다음 training example이 주어질 때 마다 다시 무작위로 하위 units을 선택 합니다. DropConnect 같은 방식이지만 Dropconnect는 weights를 비활성화 시키고, node는 그대로 활성화 되어 있는 방법입니다. 두 방법 모두 동시에 여러 모델..