맥에서 오픈소스로

- 학습타임 오그먼테이션으로 유명한 Albumentation 패키지로 CutOut 한 이미지결과를 실시간에 애니메이션으로 표시하고 분석하는 코드입니다.- 컷아웃(잘라내기) 오그먼테이션은 모델의 일반화 성능 향상에 매우 효과적이어서 서비스업 데이터에 대한 이미지분류망이나 ObejctDetction 딥신경망에도 많이 쓰입니다. 클래스 범주가 무너지기 직전까지 이미지속 물체의 일부를 잘라내어 딥신경망을 강하게 키우려는 단련법인 셈이죠. - 인고지능 분야에사 데이타 오그먼테이션의 철학은 "나를 죽이지 못할수록, 나는 더 강해질 뿐이다." 이란 유명한 말로 정리가 되죠.- 하지만 제조업 결함검출 이미지 에서는 사용이 위험하죠. 왜냐하면 저 그림처럼 레나얼굴은 부분이 가려져도 여전히 레나이지만, 작은 결함들은 가려..

- 제조업 공장에 가본 적이 있으신가요?- 요즘 공장엔 사람이 거의 없죠.. 공정상의 대부분이 자동화되었기 때문입니다. 그런데 그런 공장에도 사람이 남아있는 유일한 곳이 있습니다. 바로 제품의 결함(Defects)을 찾아내려고 육안으로 비전(Vision) 검사를 하는 곳입니다.- 라벨링(Labeling)은 아직은 인간 만이 할 수 있습니다. 왜냐고요? 지구상에서 인간이 가장 비선형적인(Non-Linear) 존재들이기 때문 입니다. 일찍이 뉴턴도 혀를 내두르며 두 손 두 발 다 들었을 정도죠.- 비선형적이라는게 무엇일까요? 바로 예측이 불가능하다는 것입니다. 실측의 결과가 그때그때 다르며, 개인마다 다릅니다.- 라벨링을 수학적 영상처리 등의 컴퓨터 알고리즘으로 자동화하려고 잔머리를 굴리는 순간, 컴퓨터는 ..

- 그림처럼 노드들을 링크로 연결하여 코딩없이도 StableDiffusion 같은 초거대AI기반 모델로 복잡한 이미지 생성을 가능하도록 한다.- 이러케 특정 기능을 수행하는 하나의 노드 연결구조를 워크플로우 하고 부르며 저장하기와 로딩으로 남이 만들어논 워플로우를 나도 사용할수 있게된다.- 이미지생성의 실행은 우상단의 Queue 버튼을 누르면 시작되며 에러가 없으면 그림처럼 이미지들이 생성된다. - 합성된 데이타는 입력한 레퍼린스 이미지와 "비슷은 하지만 새로운" 데이타가 만들어지며, 인간이 취사선택으로 이상한걸 버리면 딥러닝 학습에 적합한 오그먼테이션용 합성 데이타가 얻어지는 것이다. - 이 기술은 일종의 Oneshot LoRA 파인튜닝으로 볼수 있다.- 한장의 이미지 만으로 초거대AI 모델(SDXL)..