Meta에서 공개한 LLaMA 3는 오픈소스 기반의 고성능 언어 모델입니다.GPT-4와 유사한 성능을 제공하면서도 누구나 무료로 활용할 수 있도록 공개되었으며, Ollama라는 툴을 사용하면 별도의 복잡한 환경 설정 없이도 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 아래의 Ollama 클라이언트 프로그램을 설치하여 로컬에서 테스트할 수 있습니다. Download Ollama on WindowsDownload Ollama for Windowsollama.com 설치 후 llama 3 실행ollama run llama3 처음 실행하면 LLaMA 3 모델을 자동 다운로드하며, 설치 후 CLI 환경에서 바로 대화할 수 있습니다.라마 모델은 영어를 기준으로 학습됐기 때문에 일반적인 한글 답변을 요구하면 조금 성능이 떨어지..

[YOLO] Roboflow로 라벨링하기 (Multiclass Classification)YOLO란?YOLO는 "You Only Look Once"의 약자로, 이미지에서 객체를 한 번에 찾아내는 실시간 객체 탐지 모델입니다.기존 방식은 이미지 안에서 일부분씩 잘라가며 분석했지만,YOLO는 이미지를 한 번에 쭉seulow-down.tistory.com위의 글에서 이어, Roboflow로 라벨링 작업을 한 데이터셋을 바탕으로 실제 YOLOv5 모델을 학습시켜보겠습니다. YOLOv5 깃허브 클론git clone https://github.com/ultralytics/yolov5cd yolov5pip install -r requirements.txt 학습 예제 코드 아래의 코드로 생각보다 간단히 학습을 돌..

1. Classification (분류)이미지 전체가 무엇인지 판별입력: 이미지 한 장출력: 이미지가 어떤 클래스에 속하는지 (예: 고양이, 개, 자동차)단일 객체 이미지에서 사용객체 위치는 알 수 없음예시: "이건 고양이입니다." 2. Localization / Detection (탐지)이미지 속 객체의 위치(좌표)와 종류 파악입력: 이미지출력:클래스 (무엇인지)바운딩 박스 (어디 있는지)Localization: 보통 하나의 객체만 탐지Detection: 여러 객체를 동시에 탐지 (YOLO, Faster R-CNN 등)예시: 고양이: (x1, y1, x2, y2) , 개: (x1, y1, x2, y2) 3. Segmentation (분할)픽셀 단위로 어떤 객체인지 분할입력: 이미지출력:각 픽셀이 어떤 ..

1. CNN (Convolutional Neural Network)CNN은 이미지의 시각적 특징을 추출하고, 이를 기반으로 분류 작업을 수행하는 인공신경망입니다.주요 특징이미지 내에 있는 패턴(모서리, 색상 변화 등)을 자동으로 학습합니다.보통 이미지 전체를 하나의 클래스로 분류합니다.구조는 합성곱층(Convolution Layer), 풀링층(Pooling Layer), 완전 연결층(Fully Connected Layer) 등으로 구성됩니다.이미지 분류, 손글씨 인식, 얼굴 인식 등 단일 객체 인식에 효과적입니다.예시한 장의 이미지에 고양이 사진이 있다면, CNN은 "이 이미지는 고양이입니다"라고 하나의 결과만 출력합니다. 2. YOLO (You Only Look Once)YOLO는 CNN을 기반으로 한..

YOLO란?YOLO는 "You Only Look Once"의 약자로, 이미지에서 객체를 한 번에 찾아내는 실시간 객체 탐지 모델입니다.기존 방식은 이미지 안에서 일부분씩 잘라가며 분석했지만,YOLO는 이미지를 한 번에 쭉 훑으면서 객체가 있는 위치와 종류를 동시에 예측합니다. YOLO의 특징속도 빠름 (실시간 처리 가능)정확도 좋음한 이미지 안에 여러 객체를 인식할 수 있음 Roboflow란?Roboflow는 AI 모델 학습에 필요한 이미지 데이터셋을 손쉽게 관리, 라벨링하고, 모델을 학습하고 배포까지 할 수 있게 도와주는 플랫폼입니다.Roboflow는 기본적으로 이미지 데이터를 가지고 AI 모델을 만들고 활용하는 전 과정을 지원합니다. 이미지 업로드 및 라벨링웹에서 직접 라벨링 가능객체 탐지, 분류,..