NGM매크로

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판매자 소심비형 판매포인트 무료 평점

안녕하세요. 소심비형입니다. 이전 시간에 알아본 기본적인 내용을 토대로 오늘은 단일 이미지 변형 기능으로 샘플링하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 여러가지 테스트를 해보면서 최적의 값을 찾는건 결국~ 여러분들의 몫입니다. 왜냐하면... 제가 모든 이미지를 구할수는 없기 때문이죠-_-ㅋ

 

 

 

단일 이미지 변형은 하나의 샘플 이미지를 자동으로 변형하여 샘플 수를 늘리는 기능입니다. 말로 설명하는 것보다는 아래 내용을 보는게 좋겠네요. 우선은 라이언의 얼굴만 이미지로 만듭니다. 사이즈는 Width 50, Height 50이 좋겠군요. 각자 자신이 사용하는 이미지 툴을 이용하시기 바랍니다. 일단 라이언의 얼굴 크기가 180, 180이면 적당할거 같습니다.

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크롭(Crop, 잘라내기)하거나 복사 새창에 붙여넣기 하세요.
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이미지 크기가 180, 180이므로 너무 큽니다. 이미지가 크면 클수록 학습하는데 시간이 오래 걸리기 때문에 이미지를 좀 작게 만들 필요가 있습니다. 단색 배경에 단순한 얼굴(?)을 가진 라이언이기에 50, 50 사이즈로도 충분할거 같아요~ 한가지 팁을 드리자면! 가능하면 특징 부분만을 캡쳐하는게 중요하다는 것입니다. 속도와 정확도에서 엄청난 차이를 보이거든요~
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자 이렇게 샘플 이미지를 포지티브 폴더에 저장했습니다.
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딱히 그래픽 툴이 없으신 분들은 아래 이미지를 다운로드 받아서 포지티브 폴더에 넣으세요~

 

 

아래 그림처럼 NGM에서 단일 이미지 변형을 선택하세요. 그러면 우측의 속성창이 자동으로 변경됩니다.

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속성이 좀 많아 보이기는 하는데... 하나씩 읽어보면 크게 어려운(?) 내용은 없을겁니다. 저도 하나씩 자료를 찾아보면서 이해하려고 노력을 많이 했는데... 설명이 다소 부족할수도 있습니다. 일반인이 아닌 개발자 입장에서 적다보니 여러분들이 보시기에 어렵고, 설명이 부족하게 느껴질수도 있거든요. (항상 느끼는 거지만... 보고서나 자료 만들 때 제일 어려운게 말 만드는 겁니다-_-)

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위 속성창에서 첫번째 항목(VEC 파일 저장)을 클릭하여 파일 저장 다이얼로그를 띄우세요. 아래 그림처럼 test.vec로 파일명을 입력하고 저장 버튼을 클릭합니다.

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아래 그림을 참고해서 속성을 설정하세요.

샘플 갯수: X축, Y축, Z축, 밝기 변경 설정 값으로 랜덤하게 이미지를 변형시키면서 1,000개의 이미지를 만들어냅니다.

샘플 이미지 폭과 넓이: 샘플로 제공되는 라이언 얼굴 이미지의 크기 입니다.

샘플 이미지 선택: 위에서 작업한 라이언 얼굴 이미지를 선택해야 합니다.

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이정도만 설정하고 트레이닝 명령 실행 버튼을 눌러보세요. 샘플 이미지 1,000개를 만들지만 시간은 그리 오래 걸리지 않습니다. 아마도... 5초 안에 작업이 완료 될겁니다. 컴퓨터 성능이 좋다면 1초도 안걸리죠^^;

10.png

 

 

 

만들어진 샘플 이미지를 확인 해볼까요? 아래와 같이 "샘플 확인"을 선택하세요. 우측 속성이 자동으로 변경됩니다. 그리고, 위에서 만든 VEC파일을 선택하고 트레이닝 명령 실행 버튼을 클릭하세요.

11.png

 

 

 

아래 그림처럼 자동으로 샘플링된 이미지들을 확인할 수 있습니다. 변형에 대한 속성들을 전부 기본값으로 했기 때문에 크게 왜곡되지는 않았습니다. 만약, 그림이나 숫자가 360도로 회전한다거나 상하좌우로 일그러진다면 변형 값들을 높게 설정해야 정확하게 이미지를 찾을 수 있습니다.

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스페이스바를 누를 때마다 다음 이미지로 넘어갑니다.
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1,000장의 이미지를 모두 볼수는 없죠-_-? ESC를 눌러서 중지하세요.
14.png 15.png 16.png

 

 

 

이렇게해서 머신 러닝에 사용하기 위한 샘플 이미지 만들기에 대해 알아봤습니다. 다음에는 이 샘플링 이미지를 이용해서 학습하는 방법을 알아보도록 하겠습니다.

 

 

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