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이전 시간에는 한 글자만 데이터를 만들어서 학습을 진행했는데 이번에는 아래 조합으로 데이터를 만들고 학습하려고 한다. - 길이 - 1. 한 글자 2. 단어 - 조합 - 1. 한글 2. 영어 3. 숫자(숫자 + 특수문자) 4. 한글 + 영어 5. 한글 + 숫자 - 크기 - 1. 소 2. 중 3. 대 한글 단어는 국어국립원에서 데이터를 얻고 중복값을 제거 후 테스트파일로 만들었다. 데이터를 만들 테스트 파일이다. 사용한 명령어다. 한글 한글자 python run.py -c 100000 -fd fonts/ko -dt dicts/ko_one.txt -k 5 -rk -na 2 -f 64 -t 8 --output_dir out/vaild/Ko_one_64/ V python run.py -c 100000 -fd fo..

지난번에 이어서 모델을 학습하려고 한다. 학습하는 방법은 아래 블로그를 참고했다. https://davelogs.tistory.com/94 EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (6) - 한글 학습데이터 생성, 학습 및 테스트 이번에는 한글 학습데이터를 생성하고 학습, 검증하는 과정을 진행해 보고자 한다. 이전에 작성한 학습데이터 생성부터 변환, 미세조정(Fine-tune) 학습 등에 대한 내용은 아래 포스트를 참고하기 davelogs.tistory.com 확실히 학습된 모델이라 그런지 처음부터 정확도가 높다. 모델을 테스트 했다. 결과는 학습된 모델보다 인식율이 더 떨어졌다. 문제점을 파악하고 다시 학습시켜야 겠다.

네이버에서 오픈소스로 공개된 OCR모델이다. 해당 모델을 이용해서 글자를 학습하려고 한다. https://github.com/clovaai/deep-text-recognition-benchmark GitHub - clovaai/deep-text-recognition-benchmark: Text recognition (optical character recognition) with deep learning methods. Text recognition (optical character recognition) with deep learning methods. - GitHub - clovaai/deep-text-recognition-benchmark: Text recognition (optical charac..

딥러닝을 하기위해 중요한 것은 데이터다. 그런데 데이터를 수집하기 매우 어렵다. 다행히 글자데이터를 생성하는 오픈소스가 있다. 이 오픈소스를 이용해서 글자 데이터를 얻었다. https://github.com/Belval/TextRecognitionDataGenerator GitHub - Belval/TextRecognitionDataGenerator: A synthetic data generator for text recognition A synthetic data generator for text recognition. Contribute to Belval/TextRecognitionDataGenerator development by creating an account on GitHub. github...

딥러닝으로 영수증에 있는 글씨를 인식해볼려고 한다. 글자인식은 쉬운 방법으로 tesseract가 있는데 인식오류가 많다는 것을 알았다. 그래서 인식율을 높이기 위해 어떤 기술이 필요한지 조사를 했다. OCR은 크게 두 가지 기술이 있다. 1. 문자 찾기 => 사진에 문자가 있는 영역 표시 2. 문자 식별 => 표시한 영역에 문자 식별 아래 영상에서 관련 정보를 알 수 있다. https://tv.naver.com/v/4578167 글자읽는 AI: 밑바닥부터 외국어 정복까지 NAVER Engineering | 글자읽는 AI: 밑바닥부터 외국어 정복까지 tv.naver.com OCR 계획이다. 1. 글자 데이터 수집 2. 데이터 학습 3. 테스트

https://www.youtube.com/watch?v=C4WH5b-EidU 유튜브에 지렁이 강화학습하는 예제가 있어서 한번 직접 구현하려고 한다. 지렁이 게임 세팅 https://github.com/rajatdiptabiswas/snake-pygame/blob/master/Snake%20Game.py GitHub - rajatdiptabiswas/snake-pygame: A snake game written in Python using the Pygame library :snake: A snake game written in Python using the Pygame library - GitHub - rajatdiptabiswas/snake-pygame: A snake game written in P..

이전에 라벨링을 수정 후 테스트했을 때 일부 토마토가 아닌 것을 토마토라고 검출되었다. 같은 라벨링에서 모델을 yolov5s가 아닌 그 상위 버전을 사용하면 어떤 결과가 나오는지 확인하려고 한다. 상위 버전 리스트는 다음과 같다. yolov5m yolov5l yolov5x 모델을 만들어서 비교 영상을 만들었다. 아래 영상은 재생속도를 낮춘 영상이다. 결과적으로 yolov5x가 겹쳐진 토마토를 잘 분리해서 인식한 것으로 보인다.

Topic이란, 노드 사이간 전달하는 메시지(데이터)의 통로이다. Topic의 방향을 보면 메시지(데이터)의 흐름을 파악할 수 있다. ROS 2는 노드 사이에 전달하는 데이터를 메시지라고 한다. 실행중인 Topic 정보 확인 실행중인 topic $ ros2 topic list topic 정보 $ ros2 topic info 토픽이름 message 구성 $ ros2 interface show 메시지타입 참조 : https://puzzling-cashew-c4c.notion.site/ROS-2-Topic-a1bd364220dc4db9beb6d29b79dfdf71 ROS 2 Topic 이번 시간에는 topic이 무엇인지와 topic의 주체가 되는 publisher, subscriber에 대해 배워봅니다. pu..