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클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지
웹캠 설치 후 티처블 머신 실습해보기 - 안 풀렸던 문제 다시 풀어보기 본문
며칠 전에 컴퓨터 비전 1장을 공부할 때 웹캠이 없어서 안 되었던 실습을 오늘 다시 해볼 생각이다. 노트북으로도 연결해 보았는데 노트북 자체에 문제가 있는지 카메라 작동이 되지 않았다. 난 주로 PC로 사용하니 우선 이것만 잘 되면 될 것 같다. 오늘 모의 면접도 있어서 웹캠이 꼭 필요했는데 주문하길 잘했다.
티처블 머신 실습해보기
티처블 머신 홈페이지에 가서 시작하기를 누른다.
풀지 못했던 1장 연습문제 2번
문제 2번
티처블 머신을 다음 절차에 따라 실험하고 성능을 측정하시오. 성능을 측정할 때는 물체의 여러 면을 20개 정도 보여주고 맞힌 개수를 세어 정확률을 계산한다. 정확률은 맞힌 개수를 보여준 영상의 총 수로 나눈 값이다.
(1) 모양과 색깔이 크게 다른 두 물체를 학습하고 테스트한다(예, 검은색 마우스와 빨간색 사과).
(2) 모양과 색깔이 비슷한 두 물체를 학습하고 테스트한다(예, 모양과 색이 비슷한 두 마우스).
1. 모양과 색깔이 크게 다른 두 물체를 학습하고 테스트하기
처음에는 사진을 골라서 학습시켰는데 이미지 샘플이 한 장 밖에 나오지 않아 테스트가 잘 되지 않는 것 같았다.
이번에는 웹캠으로 변경하고 신발과 고무를 영상으로 찍어 이미지 샘플을 만들어보았다. 그리고 고무를 보여주자 Class2가 100% 맞다는 결과가 나온다.
신발을 보여주었을 때는 반대의 결과가 나왔다.
2. 모양과 색깔이 비슷한 두 물체를 학습하고 테스트
모양도 색깔도 비슷한 마우스를 가져와서 실습해 보았다. 그러자 검은색 마우스를 보여주었음에도 회색 마우스가 80% 맞다고 예측한다. 이로써 두 물체를 학습시킬 때는 확연한 차이가 있는 것을 선택할 때 학습이 잘 되는 것을 알게 되었다.
학습을 마치고
며칠 전에 해결하지 못했던 문제를 이렇게 풀 수 있어서 정말 좋았다. 내가 진지하게 개발 공부를 시작하면서부터 해결되지 못했던 문제는 정말로 거의 없다는 걸 오늘도 느끼는 시간이었다.
하기로 마음을 먹고 임하면 세상에 못 풀 문제는 없는 것 같다. 여기서도 한 가지 배웠다. 오늘부터 컴퓨터 비전을 본격적으로 공부하기로 했다. 월요일에는 가볍게 전체적인 개관을 살펴본 것이었고, 오늘부터는 프로그래밍도 짜고 수업도 들어보고 공부 모드로 진입했다.
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