로봇이 되고픈 부엉이

본 포스트의 SRGAN code는 다음 git-hub 에서 가져와 실행해보았음을 명시합니다. https://github.com/brade31919/SRGAN-tensorflow brade31919/SRGAN-tensorflow Tensorflow implementation of the SRGAN algorithm for single image super-resolution - brade31919/SRGAN-tensorflow github.com 지금까지 준비가 되었다면, SRGAN 폴더를 열어보자 대강 이런 모습일 것이다. 왜 대강이냐면, 많은 부분을 고치고 실험하고 폴더와 파일이 늘어났기 때문이다. 따라서 사람마다 다를 수 있다. 번외로, python code를 보기 위하여 필자는 atom이라는 프로그..

첫번째 포스팅에서: https://biomnic.tistory.com/category/Deep Learning/Super Resolution 초해상도 'Deep Learning/Super Resolution 초해상도' 카테고리의 글 목록 심심한 부엉이는 컴퓨터를 공부하기로 했다. 하다보니 화학도 재미가 있더라. biomnic.tistory.com SRGAN에 대한 수정된 CODE를 얻었다면, 다음 작업은 학습시킬 데이터를 모으는 작업을 한다. 나의 주제는 MRI 영상의 SRGAN이기 때문에, 연구소에서 MR영상을 촬영하였다. 데이터는 다음과 같이 2종류를 함께 준비한다. 1. 학습데이터 Trainning data -저해상도 Low Resolution -고해상도 High Resolution 2. 테스트데이..

python라이브러리 GPU-tensorflow를 설치하신 여러분들이 이 글을 많이 볼 것이라고 생각이 됩니다. 바로 해결책을 알려드리자면, Linux 리눅스 에서 CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 위 숫자는 GPU에 붙은 숫자인데, 숫자가 반대일 수 있고 아닐 수도 있다. 그러나 GPU 2개를 사용하고 있다면, 그냥 0 또는 1 두 개로 part allocation(부분 할당) 하여 사용할 수 있으니 그냥 0과 1만 잘 기억하여 사용하자. Windows 윈도우 에서 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 윈도우는 리눅스와 유사하다. 그러나 main 함수 안에 적는다. 그럼 알아서 잘 작동한다. 유의사항은 위 리눅스와 유사하다. GPU가 2개..

우리가 python을 사용하는 이유 그리고 특별히 jupyter notebook을 사용하는 이유는 다음 그림과 같이, 바로바로 내가 작성한 코드 결과를 볼 수 있어서 이다. 그런데 행복한 tensorflow의 세계에 입문하면, 작성한 코드의 결과를 확인하기가 쉽지 않다는 것을 깨닫게 된다. 이럴 때, 다음 코드를 입력하면 아래 그림과 같이 tensor 안에 들어있는 것을 보여준다. 안보여줄때도 있다고 하는데 그 이유는 아직까지 모른다. init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init) value = sess.run(변수명을 입력하세용) print(value) ㅎㅇㅌ

영상 dataset 에서 PNG를 Numpy 라이브러리가 제공하는 array(python은 배열이라는 자료형이 존재하지 않습니당)로 만들어 저장할 경우가 생겼다. 참고로 필자는 Jupyter notebook에서 작업했다. 따라서 간단히 폴더 안에 있는 모든 PNG file들을 Numpy array로 바꾸어 다른 폴더에 저장해주는 프로그램을 짜보았다. path_dir = '' 에서 ''의 안을 파일의 주소로 채운다. (파일의 주소를 찾고, 쓰는 법은 글 하단에 나와 있다.) np.save("" + png, pixel) 에서 ""의 안을 저장할 파일의 주소로 채운다. import numpy as np from PIL import Image import os path_dir = ''# '' 안에 파일을 묶고 ..

Git-Hub에는 하루에도 수많은 코드들이 올라오고 있다. 그러나 본인 컴퓨터의 사양 또는 python 버전 등 많은 요소들을 체크하여 그 코드가 가동될 수 있게 환경을 설정해 줘야한다. 그러기 싫다면 현 환경에 맞는 git-hub 코드를 찾는 것이 우선이 된다. 구글링도 잘하는 방법이 있던데.. 우선 구글에 GitHub SRGAN 이라고 검색해보았다. 역시나 Git-Hub에 SRGAN을 코딩해놓은 게 많다. 일단 첫번째 것을 들어가서 구경해보면 여러가지 그림과 함께 밑에 Prepare Data and Pre-trained VGG 라고 된 제목의 항목이 있다. (밑에 링크, 필자는 이걸 사용하지 않았음) https://github.com/tensorlayer/srgan tensorlayer/srgan P..

오늘부터 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution이라는 어려운 주제로 논문을 파헤쳐 볼 것이다. 살면서 거의 처음으로 하는 논문 발표인데, 잘 할 수 있을지 걱정이 되지만반대로 우리가 하는 프로젝트의 중요한 논문이라고 하니 지금 충분히 숙지하면 나중에 아주 도움이 될 것이다. 1. 제목 파악 실시간 스타일 전달을 위한 '지각 손실'과 '초해상도'초해상도는 알겠는데, 지각 손실(perceptual Loss)는 정말 처음 들어본다. Q1. 지각 손실(perceptual loss)이 무엇일까? 2. 요약 기존에 영상의 변환되는 과정에 문제가 있었다.특별히 입력영상이 출력영상으로 바뀌는 과정 중에 문제가 있다. 그 문제는 보통"픽셀..

파이썬을 사용하는 사람들은 Anaconda라는 프로그램을 반.드.시 들어보게 되어있다. Anaconda을 설치하면 파이썬을 사용할 수 있다. 또한, 다른 코딩 프로그램을 함께 깔아준다. (스파이더, Jupeter notebook 그리고 VS code 가 있다) Anaconda를 설치하면 위에서 설명한 프로그램에 들어가서 코딩을 하고 실행을 시켜볼 수 있다. 마지막으로 Anaconda를 설치하는 가장 중요한 이유는"자주 사용되는 모듈(라이브러리)를 자동으로 설치"해주기 때문이다. 파이썬 코딩을 할 때, Anaconda를 사용하는 이유를 알았으니,바로 Anaconda를 설치하러 가보자. 1. 운영체제와 비트수를 확인하자 위도우 버전을 확인하는 방법은 이전에 게시된 글을 참고하길 바란다.https://biom..