CS STUDY

이번 포스팅에서는 face_landmark 방법을 이용해 사진에 있는 사람의 얼굴을 검출해보는 방법을 알아보겠다. import numpy as np import dlib import cv2 RIHGT_EYE=list(range(36,42)) LEFT_EYE=list(range(42,48)) MOUTH=list(range(48,68)) NOSE=list(range(27,36)) EYEBROWS=list(range(17,27)) JAWLINE=list(range(17,27)) ALL=list(range(0,68)) # 학습된 모델로 dlib에서 미리 만들어놓은 데이터이다. predictor_file='./model/shape_predictor_68_face_landmarks.dat' image_file='...

enumerate()는 '열거하다'는 뜻의 함수로, 순서가 있는 자료형(list,set,tuple등)을 인덱스를 포함한 enumerate 객체로 리턴한다. 사용 방법은 다음과 같다. a=[6,3,7,1,2,3] b=enumerate(a) print(b) print(list(b)) 이처럼 list()로 결과를 추출할 수 있는데, 인덱스를 자동으로 부여해주기 때문에 매우 편리하게 활용할 수 있다. 그렇다면 a=['a1','b2','c3']가 있을 때 이 리스트의 인덱스와 값을 함께 출력하려면 어떻게 해야 할까? a=['a1','b2','c3'] for i,v in enumerate(a): print(i,v)

제너레이터는 루프의 반복 동작을 제어할 수 있는 루틴 형태를 말한다. 예를 들어 임의의 조건으로 숫자 1억 개를 만들어내 계산하는 프로그램을 작성한다고 가정해보자. 이 경우 제너레이터가 없다면 메모리 어딘가에 만들어낸 숫자 1억 개를 보관하고 있어야 한다. 그러나 제너레이터를 이용하면 단순히 제너레이터만 생성해두고 필요할 때 언제든 숫자를 만들어낼 수 있다. 이때 yied 구문을 사용하면 제너레이터를 리턴할 수 있다. 기존의 함수는 return 구문을 맞닥뜨리면 값을 리턴하고 모든 함수의 동작을 종료한다. 그러나 yield는 제너레이터가 여기까지 실행 중이던 값을 내보낸다는 의미로, 중간값을 리턴한 다음 함수는 종료되지 않고 계속해서 맨 끝에 도달할 때까지 실행된다. 물론 다음 코드의 경우처럼 while..

https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer Digit Recognizer Learn computer vision fundamentals with the famous MNIST data www.kaggle.com Competition Description In this competition, your goal is to correctly identify digits from a dataset of tens of thousands of handwritten images. Data Description The data files train.csv and test.csv contain gray-scale images of hand-drawn digits, from zero thr..

5. Adagrad 6. Adadelta 7. RMSprop 8. Adam 9. AdaMax 10, Nadam Adam과 네스테로프 가속 경사를 합친 방법

1. 그래디언트 디센트 옵티마이저 2. 확률적 그래디언트 디센트 3. 모멘텀 4. 네스테로프 가속 경사(Nesterov Accelerated Gradient)

1. 최소제곱법 2. 제약식이 포함된 최소제곱법 3. 뉴턴-랩슨 메소드