꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 추천 시스템(recommender system, recsys) 논문 중 VECF : Personalized Fashion Recommendation with Visual Explanations based on Multimodal Attention Network 이라는 논문을 리뷰라는 포스팅입니다. VECF는 추천 시스템 방법 중 이미지 정보를 활용하며, 하나의 전체 이미지 중 중요한 region을 고려한다는 개념과 더불어 attention을 활용하는 추천 시스템입니다. 본 포스팅은 해당 논문의 전반적인 내용을 리뷰해봅니다. 또한, 본 포스팅은 제가 작성하고 있는 추천 시스템 시리즈 글 입니다. 추천 시스템 시리즈 논문 리뷰는 아래와 같은 순서로 진행할 예정입니다. 오늘은 그 세..

요즘 도커가 정말 핫합니다.정말정말 편하기 때문이고 강력하기 때문이죠그 복잡한 설치 작업들을 그냥 딱! 해주니까 너무 좋은게 도커입니다. 도커는 2013년 3월 산타클라라에서 열린 pycon conference에서 solomon hykes가 the future of linux containers라는 세션을 발표하면서이 세상에 알려졌습니다.https://www.youtube.com/watch?v=wW9CAH9nSLs&feature=youtu.be 해당 영상입니다. 참고하시면 되겠습니다. 도커란?도커라는 것은 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼입니다.이 컨테이너는 서버에서 이야기 하는 것인데 다양한 프로그램, 환경 등을 컨테이너로 추상화하고 동일한 인터페이스를 제공해서 배포 및 관리를 매우 단순하게 해줍..

해당 코드는 이 깃허브에 존재합니다. (https://github.com/lsjsj92/keras_basic) ------------ 요즘 딥러닝이 완전 핫합니다! 이미지 인식, 영상처리 문장 처리 등 많은 분야에서 사용되고 있는데요 이번 포스팅은 그 중에서 이미지 인식을 해봅니다 어떤 이미지 인식이냐구요? 바로 강아지 품종(종류)를 인식해보는 것입니다! 포메라니안, 불독, 시바, 허스키 등 강아지 종류를 한 번 예측해보죠 언어는 당연히 파이썬을 썼습니다. 라이브러리는 텐서플로 backend를 이용해 케라스(keras)를 사용했습니다. 즉 케라스로 CNN 네트워크를 구성해 훈련해봅니다 먼저 훈련 자료가 필요하겠죠?? 훈련 자료는 크롤링을 해서 가지고 왔습니다. 강아지 종류별로 폴더를 만들었는데요 종류는 ..

모든 코드는 아래 깃허브에 올려놓았습니다. https://github.com/lsjsj92/keras_basic 지난번까지 multi classification 이미지 분류를 해봤습니다 하지만 모든 카테고리 분류가 multi이지는 않죠~ 그래서 이번에는 이진 분류(binary classification)을 해보겠습니다 cat dog로 해볼게요 개냐 고양이냐?를 판단하는 이미지 분류 작업입니다 폴더는 2개입니다 cat, dog 즉, 고양이 강아지 이렇게 입니다. 그리고 각 폴더 아래에 이렇게 고양이 사진들이 있죠. 고양이와 강아지(개) 사진은 크롤링해서 긁어 왔습니다 그리고 각 사진은 25000개 정도 있습니다. 데이터는 충분한 것 같네요 keras의 ImageDataGenerator를 굳이 사용안해도 될..