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OpenCV TensorFlow 차이

TensorFlow와 OpenCV를 사용하여 웹캠에 비춘 손글씨 숫자 인식하기

  1. Tensorflow와 OpenCV를 사용하여 웹캠에 비춘 손글씨 숫자를 인식시켜보았습니다. 최초 작성 2019. 10. 1. 관련 최근 포스트 [Machine Learning & Deep Learning/Tensorflow 강좌] - Keras와 OpenCV를 사용하여 손글씨 숫자 인식하기. CNN을 사용하여 인식 정확도가 좋아졌습니다
  2. Inception-v3 모델과 TensorFlow을 조합해 사용했을 때의 정확도는 96%였다. Inception-v3 모델과 이미지 분류 학습에 관해서는 Image Classification Transfer Learning with Inception v3를 참고한다. 처음 시작했던 문제의 사진으로 시험해 보면 다음과 같은 결과가 나온다
  3. 라즈베리파이와 OpenCV, TensorFlow많은 사람들이 딥러닝을 할 때는 좋은 PC와 그래픽 카드를 사용..
  4. 텐서플로 (TensorFlow)는 구글 제품에 사용되는 머신러닝 (기계학습)을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리 입니다. 구글 내 연구와 제품개발을 위한 목적으로 구글 브레인팀이 만들었고 2015년 11월 9일 아파치 2.0 오픈소스 라이센스 로 공개되었습니다. 아파치 2.0 오픈소스 라이센스는 누구나 해당 소프트웨어에서 파생된 프로그램을 제작할 수 있으며 저작권을 양도.
  5. 라즈베리파이와 OpenCV, TensorFlow. 많은 사람들이 딥러닝을 할 때는 좋은 PC 와 그래픽 카드를 사용합니다. 물론, 성능이 좋은 시스템이라면, 보다 짧은 시간에 학습이 가능합니다. 하지만, 이동성 및 휴대성을 생각하면 라즈베리파이와 같은 임베디드 시스템 혹은 싱글보드컴퓨터 (Single Board Computer) 가.
  6. [Tensorflow] Tensorflow GPU 버전 설치하기 2018.01.11 [Tensorflow] Windows 환경에서의 Anaconda를 이용한 Tensorflow CPU 버전 설치하기 (에러해결법) 2017.09.05 [Tensorflow] 선형회귀분석 2017.08.2

딥러닝과 OpenCV를 활용해 사진 속 글자 검출하기 - Nave

3. OpenCV : 내장 함수를 통한 YOLO 구현. 장점 : 간단한 설치. 단점 : CPU 연산만 지원. 1~2번의 경우, OpenCV, Tensorflow, Python 등의 버전에 상당히 종속적이다보니 한가지만 틀어져도 실행 자체가 안되는 경우가 많습니다. Nvida TX2 인공지능 보드를 활용한 프로젝트에서 이. Window 10에서 OpenCV 3.1.0을 설치하여 Visual Studio 2019에 라이브러리를 포팅해 설치 확인 테스트까지 진행해보겠습니다. 1. OpenCV 3.1.0 Version 파일 설치. - 구글에 OpenCV를 검색하시면 가장 상단에 공식 홈페이지가 나옵니다. (www.opencv.org) 구글에 OpenCV 검색. - 홈페이지에. 네 맞습니다.. 하지만 Intel에서 개발한 영상처리에 특화된 라이브러리인 Opencv를 사용하면 쉽게 처리할 수 있습니다. Opencv에선 RGB를 Gray로 변환해주는 함수가 존재하여서 함수와 매개변수를 조정하여 쉽게 변환할 수 있습니다

텐서플로TensorFlow는 구글Google에서 개발하여 공개한 딥러닝/머신러닝을 위한 오픈소스 라이브러리입니다. 구글에서 내부 연구와 개발을 위해 사용하다가 2015년 11월 9일에 오픈소스로 대중에게 공개하였습니다. 텐서플로 라이브러리는 C++, JAVA, GO 등 다양한 언어를 지원하지만 기본적으로 파이썬Python 환경에 최적화되어 있습니다. 따라서 이 책에서도 파이썬 환경을. The release is pretty much compatible with 2.4.x, but there are some notable differences, which are described in the still-updated 2.4=>3.0 transition guide: http://docs.opencv.org/master/db/dfa/tutorial_transition_guide.html in particular, we have to remove some obsolete/unstable algorithms, functions, we moved some other stuff between modules or to opencv_contrib

C# OpenCV 강좌 : 제 12강 - 이미지 연산 (1) | 076923TensorFlow Object Detection API 自動辨識物件教學 - 頁2,共2 - G

라즈베리파이에 OpenCV와 Tensorflow 설치하기 (간단) : 네이버 블로

Tensorflow와 OpenCV로 실시간 객체 인식 프로그램 만들기 이 글에서는 Tensorflow의 새로운 Object Detection API 및 Python 3의 OpenCV (특히 3.5)를 사용하여 실시간 객체 인식 프로그램을 쉽게 제작하는 방법을 단계별로.. TensorFlow는 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 포괄적이고 유연한 생태계를 통해 연구원들은 ML에서 첨단 기술을 구현할 수 있고 개발자들은 ML이 접목된 애플리케이션을 손쉽게 빌드 및 배포할 수.

1. 글작성 시점에서는 Tensorflow 2.3.0rc0 설치를 권장하고 있습니다. 윈도우의 경우 명령 프롬프트, 리눅스의 경우 터미널에서 다음 명령을 사용하여 Tensorflow를 설치합니다. pip install tensorflow==2.3.0rc . 주요 차이점은 TensorFlow는 기계 학습을위한 프레임 워크이고 OpenCV는 컴퓨터 비전을위한 라이브러리입니다. 프레임 워크와 라이브러리의 차이점을 이해하려면 아래 링크를 확인하는 것이 좋습니다. What is the difference between a framework and a library? TensorFlow로. Use the 'bytes' type if you intend to send raw bytes. what (): OpenCV (4.5.1-pre) /workspace/opencv/modules/dnn/src/tensorflow/tf_io.cpp:42: error: (-2:Unspecified error) FAILED: ReadProtoFromBinaryFile (param_file, param)

TensorFlow란? :: 조마조

Environment info Operating System: Ubuntu 14.04. If installed from sources, provide the commit hash: f952246 Steps to reproduce $ python2 -c import tensorflow; import cv2; print cv2.imread('cat.jpg') None What have you tried? import cv.. 텐서플로우 설치도 했고 튜토리얼도 봤고 기초 예제도 짜봤다면 TensorFlow KR Meetup 2016 이 책은 컴퓨터 비전 기초 이론을 비롯해 OpenCV에서 가장 많이 활용되는 기능들을 설명하고 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 찾는 방식을 다룹니다. 또한 C#과 파이썬이라는 두 가지 프로그래밍 언어로 구성돼 있어 C#이나 파이썬 개발자분들이 손쉽게 OpenCV에 대해 배울 수 있는 영상처리 입문서입니다. 이 책에서는 OpenCV를 폭넓게 활용할 수 있도록 Tesseract-OCR과 TensorFlow. Stanford의 TensorFlow 강의인 cs20을 보면서 정리한 내용을 공유하려고 합니다. 이 강의는 lecture video가 따로 없어 lecture note와 slide 위주로 보면서 정리를 했는데요 혹시나 TensorFlow를 배우시는 분들이 계시면 참고하시면 좋을 것 같아서 공유합니다. 모든 강의가 lecture note가 있지 않고, 후반부에는 TensorFlow의 내용이 아닌것들도 있어서 모든 lecture를 정리하진 않았지만.

[Tensorflow] windows 환경에서 tensorflow에 opencv 설치하

해당 강좌를 통해 DNN 에서 해결 하기 힘든 문제들을 해결 할 수 있는 것을 배우 실 수 있습니다. Sparsity, 희소성 , Parameter Sharing 개념들을 통해 왜 DNN이 풀기 어려운 문제를 CNN 이 풀기 쉬운가에 대해서 알 수 있습니다. CNN 네크워크를 어떻게 구성해야 하는지 알수 있습니다. 실제 Tensorflow 를 활용해 코드를 작성해 Regression, Classification 문제를 해결 해 보는 실습을 가져봅니다 김영길/ 선형대수학/ rank of matrix, column space, row space, system of linear equations. 김영길/ 선형대수학/ inverse matrix, change of coordinate matrix, elementary row operation. 김영길/ 선형대수학/ matrix representation of linear transformations. 김영길/ 선형대수학/ Matrix multiplication corresponding to. OpenCV는 인텔에서 컴퓨터 비전 라이브러리로 시작했습니다. C ++ 라이브러리 및 C ++ API입니다. 텐서 흐름은 가장 잘 알려진 환경 인 Google의 머신 러닝 플랫폼입니다. 기본 인터페이스는 Python이지만 나중에 추가 된 다른 바인딩이 있습니다 OpenCV and Tensorflow are actually not the same thing and not even a fair comparison. Both of these are for entirely different purposes. Tensorflow is just a library to work with tensors and automatic differentiation across computational graphs. More simply said, it is just an advanced differentiation package

[빵형의 개발도상국] 사진에서 물체를 삭제하는 인공지능 - Python

6.30 opencv와 tensorflow의 dependency 들은 모두 설치되어있다고 가정한다(cmake, pkgconfig, python 등).Tensorflow는 오로지 C API를 사용하기 위함이다. (C++ API는 아직 해결이 안되었다) VSCode (No IDE) Tensorflow와 OpenCV 모두 github에서 clone하여 cmake 혹은 bazel로 로컬에 빌드를 한 상황이다 참고로 TensorFlow 의 포맷은 NHWC 이다. 결론은, TensorRT 에서 성능이 중요할 경우 입력값으로 NCHW 형식을 채택해야한다. 2. Tensor Core : NCHW vs NHWC NHWC 형식에 따른 성능 차이 지표이다. Tensor Core, NCHW vs NHWC . WinML [OpenCV] Image Crop; 현재글.

[YOLO] Python과 OpenCV를 이용한 실시간 객체 탐지 알고리즘 구

  1. 이번 영상에서는 Keras와 OpenCV를 사용하여 직접 쓴 손글씨를 인식하는 방법을 소개합니다. 작성 2020. 3. 3
  2. Tensorflow (4) YOLO v1 (0) TF Object Detection API perspective transformation 와 homography 차이. 2019. openCV에서는 cv2.getPerspectiveTransform( )와 cv2.findHomography( ) 로 perspective 변환과 homography를 각각 지원한다
  3. 욜로가 텐서플로우같은 딥러닝 프레임워크가 아니라 알고리즘인건가요? pgmr이상현 2020.07.20 19:08 신고 Addr Edit/Del 욜로는 다크넷프레임워크에서 돌아가는 알고리즘 이라고 보실 수 있습니다
  4. 이번에는 tensorflow로 손글씨(MNIST)를 분류하는 것을 구현할 것입니다. MNIST란 0~9까지의 숫자를 손글씨로 표현한 데이터입니다. tensorflow로 이 데이터를 쉽게 불러올 수 있습니다. 이전까지 Linear Regressi.

하루의 한 걸음 :: 하루의 한 걸

0. 들어가기 -. tensorflow내 keras 프레임워크 사용법 익히기 -. 생활코딩 keras 강의 들으면서 정리함. tensorflow 버전에 따른 설명이 좀 부족하긴 하네.. 1. keras 사용법 예제 -. tensorflow 버전에 따라 ker. 안녕하세요? 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼 '텐서플로(TensorFlow)' 2.0 버전이 출시되었습니다. 이번 글에서는 GPU를 지원하는 텐서플로 2.0의 설치과정을 정리해 보겠습니다. 텐서플로는 pip으.

[Opencv] 히스토그램을 이용한 숫자 인식 :: 하루의 한 걸

ComputerVision Jack. YOLOv1 - Architecture. 오늘은 keras를 사용하여 YOLOv1 Backbone을 제작해보려고 합니다. tensorflow == 1.14 or 1.15 keras 2.2.4 우선 해당 Architecture를 구현하기 위해 Layer를 구성해야합니다. import keras import tensorflow as tf import keras.backend as K def CONBNLRelu (inputs, fileters. Opencv (17) 안드로이드 스튜디오 (42) 우한폐렴 (1) 텐서플로우 라이트 (1) Flask (2) 공기정화 식물-인공지능-IOT (9) 전기차역사기술문화 (6) 암호화폐 Cryptocurrency (2 python range() 와 xrange() 차이 * python 2.X 기준 입니다. 해당 포스팅은 python 2를 기반으로 한 내용이다. python 3 에서는 range() 와 xrange() 가 통합되어 range() 만 제공되며, 그 특성은 xrange(). Figure 5: Visualizing image differences using Python and OpenCV. Next, let's run the script and visualize a few more image differences. Visualizing image differences. Using this script and the following command, we can quickly and easily highlight differences between two images: $ python image_diff.py --first images/original_02.png --second images/modified_02.pn

Process와 Thread의 비교 :: Duk's Computer science

link to this coursehttps://click.linksynergy.com/deeplink?id=Gw/ETjJoU9M&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fobject-detection%2FLearn Objec.. OpenCV 이미지 유사도 비교 #2 - 히스토그램 비교. 미니~ 2015. 9. 24. 08:17. OpenCV를 활용한 이미지의 유사도 비교 에서 먼저 피처 매칭 을 살펴봤다. 오늘은 히스토그램 비교를 알아보도록 하자. 히스토그램은 매개변수에 따라 Correlation, Chi-square, Intersection, Bhattacharyya. 구버전 Tensorflow Object Detection API 며칠전에 강의 신청해서 공부를 하려고 하는데 환경 셋팅과 동영상의 진행 과정에서의 차이 같은 것들에 많은 어려움을 겪고 있습니다. OpenCV가 굳이 GBR로 불러 들여오는 이유가 궁금합니다

Find how TensorFlow and OpenCV fare against each other in the Data Science and Machine Learning industry 딥러닝 컴퓨터 비전 학습. 평균 별점 4.9★ 수강생 1,300+명이 선택한, 인프런 베스트셀러 2021 전면 리뉴얼! 안녕하십니까, 권철민입니다. 많은 분들의 성원에 힘입어 이번에 '딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드'의 개정판 을 출시하게 되었습니다. 기존 강의에서 90%.

OpenCV에서는 이미 얼굴, 눈 등에 대한 미리 훈련된 데이터를 XML 파일 형식으로 제공합니다. 바로 이 XML 분류자 파일을 로드 하는 것이 시작입니다. 그리고 분류할 이미지를 Grayscale로 로드하는 것입니다. TensorFlow (5 OpenCV 3.4.0 (darknet과 같은 모듈은 3.4.0까지 밖에 지원하지 않습니다.) CUDA 8.0 (OpenCV 3.4.0버전은 CUDA 9.0 이상의 버전과 호환되지 않습니다.) CuDNN 7.0; Tensorflow latest * 아래 설치과정을 천천히 따라하시면 쉽게 설치할 수 있습니다. 1. Script downloa 영상처리에 많이 사용되는 OpenCV를 Jetson Nano에서도 사용 가능하다. 빌드 과정은 PC에서와 동일하나 플랫폼의 특성 상 몇가지 다른 부분이 있다. 기본으로 설치되어 있는 패키지를 사용해도 되지만, CUDA를 활용하기 위해선 빌드 과정을 통해 설치하여야 한다. L4T에는 cuda10.0이 이미 설치되어 있다. OpenCV.

텐서플로우(Tensorflow) 설치하기 : 네이버 포스

현재 편 파이썬프로젝트와 AIvs머신러닝vs딥러닝차이(feat.파이썬) 5,548 읽음 시리즈 번호 1470. 이전 편 나다운 게 뭔데? 나답게 나이 드는 방법에 관하여. 119 읽음 시리즈 번호 1469. 더 이상 '경험'에 속지 마라! 148 읽 TensorFlow.js는 자바스크립트 머신러닝 라이브러리입니다. 자바스크립트로 ML 모델을 개발하고 브라우저 또는 Node.js에서 바로 ML을 사용하세요. 튜토리얼 보기. 튜토리얼에서는 완벽한 엔드 투 엔드 예제와 함께 TensorFlow.js를 사용하는 방법을 보여줍니다. 모델 보기. OpenCV(Open Source Computer Vision)은 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리이다. 원래는 인텔이 개발하였다. 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 라이브러리이다.인텔 CPU에서 사용되는 경우 속도의 향상을 볼 수 있는 IPP(Intel Performance Primitives)를 지원한다 Figure 1: Keras and TensorFlow have a complicated history together. Read this section for the Cliff's Notes of their love affair. With TensorFlow 2.0, you should be using tf.keras rather than the separate Keras package.. Understanding the complicated, intertwined relationship between Keras and TensorFlow is like listening to the love story of two high school sweethearts who start dating. Opencv vs tensorflow for object detection 분야의 일자리를 검색하실 수도 있고, 20건(단위: 백만) 이상의 일자리가 준비되어 있는 세계 최대의 프리랜서 시장에서 채용을 진행하실 수도 있습니다. 회원 가입과 일자리 입찰 과정은 모두 무료입니다

opencv 2.x 버전 3.x 버전에 큰 차이가 있나요? KLD

6. Object Detection과 Segmentation을 구현한 오픈소스, OpenCV, Tensorflow 기반의 다양한 패키지 소개. 종류. Keras, tensorflow 기반 패키지 : 쉽다. ex) keras-yolo3, keras-retina, mask r-cnn : 회사들에서 open 소스로 제공 Courses are (a little) oversubscribed and we apologize for your enrollment delay. As an apology, you will receive a 10% discount on all waitlist course purchases. Current wait time will be sent to you in the confirmation email. Thank you 이 글에서는 이미지에 대한 더하기 연산, 빼기 연산, Bitwise 연산 등에 대한 글이며, cv2.add (), cv2.addWeighted () 함수에 대해 살펴봅니다. 다음 코드는 OpenCV의 add 함수와 일반적인 덧셈에 대한 차이를 보여줍니다. 출력 결과는 각각 255와 4입니다. OpenCV의 경우 데이터. Python NumPy (7. Sum 과 np.sum 차이 ) Python/Python 2020. 1. 21. 14:19. import numpy as np #배열의 값의 합 구하기 L = np.random.random ( 100 ) sum (L) np.sum (L) 두 개의 코드는 같은 값을 출력한다 그렇다면 아래의 np.sum (L)은 뭐하러 더 귀찮게 쓰는것인가? 그이유는 간단하다 컴파일에. keras .h5모델을 tensorflow .pb파일로 바꾸는 방법에 대해서 알아보자. 확장자가 .h5인 모델 파일을 savedmodel인 .pb확장자 파일로 변환해야 한다. from tensorflow import keras model = keras.models.load_model(trained_model.h5, compile=False) export_path = 'saved_model.pb가 저장될 디렉토리' model.save(export_path, save_format='tf'

NextoTech - Tensorflow와 OpenCV로 실시간 객체 인식 프로그램 만들기 이

DeepLearning을 통한 Face Recognition은 어떻게 이루어지는가. 2020. 5. 11. 15:45. Face recognition은 Detection (탐지), alignment (정렬), representation (표현), verification (확인) 4단계로 구성됩니다. 아래 페이지를 참고하여 얼굴인식이 어떻게 이뤄지고 있는지 알아보겠습니다 openCV. 선형 보간법과 쌍선형 보간법 2020.11.17. homography matrix 다루기 / cv2.findHomography ( ), cv2.warpPerspective ( ) 2020.07.10 (10) SIFT 알고리즘 2020.01.15 (4) perspective transformation 와 homography 차이 2019.10.08. opencv4 다운받는 방법 2019.09.02. custom keypoint를 설정해 descriptor를 얻는 방법.

The tensorflow-directml package only supports TensorFlow 1.15. pip install tensorflow-directml. Once you've installed the tensorflow-directml package, you can verify that it runs correctly by adding two tensors. Copy the following lines into an interactive Python session [딥러닝 영상인식 camp]는 딥러닝과 컴퓨터 비전 분야의 입문서 같은 과정입니다. 강의 초반부에는 딥러닝 기본 구조인 ann, autoencoder, cnn, rnn이 무엇이고, 어떤 목적으로 등장했고, 어떻게 사용하는지를 시작으로 강의 후반부에는 이런 기본 구조들을 이용해 실제 문제를 해결한 논문과 코드를 설명하고.

라즈베리파이를 최신 상태로 만들어 줍니다. OpenCV를 사용할 때 필요한 몇가지 패키지들을 먼저 설치해야 합니다. ~$ sudo apt-get install libjpeg-dev libtiff5-dev libpng12-dev. ~$ sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libxvidcore-dev libx264-dev libxine2-dev. 위 방법과 아래. opencv - 윤곽의 면적을 얻는 방법? 다음과 같은 그림이 있습니다 : 그런 다음 이미지를 이진 이미지로 변환하고 캐니를 사용하여 그림의 가장자리를 감지합니다. gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_RGB2GRAY) edge = Image.fromarray(edges) 그리고 결과는 다음과 같습니다. 다음과.

TensorFlo

TL; DR LPRNet을 기반으로 한 Android TensorFlow TFLite 번호판 1 라이너 이미지 인식 데모를 만드는 빠른 여정 : 심층 신경망 (Sergey Zherzdev, Alexey Gruzdev) 및 TensorFlow Object Detection API를 통한 번호판 인식 : 서문 1 년 이상 전 I GDPR 문제와 속도로 인해 주로 인터넷이 있거나없는 모바일 장치 (Android)에서 작업하는. Opencv or tensorflow 분야의 일자리를 검색하실 수도 있고, 20건(단위: 백만) 이상의 일자리가 준비되어 있는 세계 최대의 프리랜서 시장에서 채용을 진행하실 수도 있습니다. 회원 가입과 일자리 입찰 과정은 모두 무료입니다

YOLO v4 욜로 v4 실행시키는 방법 - 멈춤보단 천천히라

이 책은 컴퓨터 비전 기초 이론을 비롯해 OpenCV에서 가장 많이 활용되는 기능들을 설명하고 이미지 데이터에서 유의미한 정보를 찾는 방식을 다룹니다. 또한 C#과 파이썬이라는 두 가지 프로그래밍 언어로 구성돼 있어 C#이나 파이썬 개발자분들이 손쉽게 OpenCV를 배울 수 있는 영상처리 입문서입니다 비교적 작은 리소스를 필요로 하는 Tensorflow lite / Pytorch mobile 버전이 출시되면서 Low power 를 실현시키고자 한다. 또한 Opencv 등의 라이브러리는 일부 DNN/CNN 구조를 내장 하고 있기도 하다. 이를 통해 추론엔진을 구현할 수도 있을 것이다 True sharing / False sharing : std::hardware_..._interference_size 1. 설명 False sharing은 2개 이상의 코어가 서로 다른 메모리 주소에 접근하지만, 두 주소가 동일한 캐시 최소 단위에 적제되어 있어(논리.

이 글에서는 Tensorflow의 새로운 Object Detection API 및 Python 3의 OpenCV (특히 3.5)를 사용하여 실시간 객체 인식 프로그램을 쉽게 제작하는 방법을 단계별로 설명합니다 . 초점은 내가 제작할 때 직면한 도전에 관한 것입니다 OpenCV는 오히려 principle of maximum surprise의 철학을 가지고 설계된 것처럼 느껴진다. 모든 문제의 원흉은 RGB가 아닌 BGR 형식을 사용함에서 기인한다. 나(이 글의 저자인 Satya Mallick 박사)는 OpenCV 창시자인 Gary Bradski 박사에게 이 문제에 대해서 물어본 적이 있다 텐서플로우 1.0 시절의 이야기가 섞여있으니 읽는데 주의하기 바란다. 사실 이 문단 뿐만 아니라 이 문서의 대부분이 텐서플로우 1.0 시절의 이야기와 텐서플로우 2.0의 이야기가 섞여있다. R의 대표적인 통합개발환경(IDE)인 RStudio를 통해 연동되어 있다 opencv, tensorflow, yolo 이 세 개가 뭐하는건지 설명 부탁드립니다.이쪽 분야를 잘 몰라서 검색해봐도 잘 모르겠어요부탁드려요

텐서플로우(Tensorflow)란? 우선 인공지능 프로젝트에서 첫번째로 다뤄야 할 것들은 어떤 언어를 사용해서 만들어야 하는가?이다. 필자의 주언어는 자바(Java)이기 때문에 자바로 딥러닝 라이브러리가 제공되면 좋으련만 딥러닝은 파이썬(Python)에 특화되어 있다 YOLO의 Tensorflow버전인 Darkflow를 사용해보겠습니다. Darkflow란? 기본 YOLO는 C를 기반으로 작성되었습니다. 이를 Tensorflow으로 작성된것이 darkflow입니다. YOLO에 대한 설명과 사용법은 ☞여기☜에 작성. 문과생의 딥러닝공부. float32 와 float64의 차이. tensorflow 예제를 공부하던 중 궁금증이 생길 수도 있다.x = tf.placeholder (tf.float32, [none, 784]) 라는 코드가 있는데 왜 tf.float32를 이용했을까? 잠시 코드를 설명하자면tf.placeholder는 재료를 담는 그릇을 말하며 만약 이미지. 그래서, 텐서플로우도 같이 설치될 줄 알았는데 별도로 설치해야 한다. pip install tensorflow를 실행하여 텐서플로우 패키지도 설치해주자. 텐서플로우는 버전에 따라 코드를 수정하거나 충돌이 있을 수 있으므로, 가상환경에서 사용하는 것을 권장하고 있다