Maxima's Lab

안녕하세요, 오늘은 Anomaly Detection의 개념에 대해 알아보고 Pytorch 프레임워크를 활용해서 코드를 구현해보는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Anomaly Detection : 이상 감지는 이미지 또는 일련의 이미지 내에서 비정상적이거나 비정상적인 패턴, 개체 또는 이벤트를 식별하느 프로세스를 의미합니다. 이어서, Anomaly Detection Task에서 Reconstruction Loss Functions으로 자주 사용하는 Loss Functions에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Mean Squared Error (MSE) : 예측 값과 실제 값 사이의 제곱 차이의 평균을 측정하는 손실 함수 입니다. 이는 재구성된 이미지와 원본 이미지의 차이를 계산하기 위해 자주 사용됩니..

안녕하세요, 오늘은 다중 클라이언트 (Multiple Clients)에 대해서 접속을 수락하고 각 Clients가 보내는 데이터를 송수신하는 코드를 구현해보도록 하겠습니다. 이를 구현하기 위해서는 Multiple Threads를 사용해서 클라이언트의 연결 요청을 처리하고 연결할 수 있는 최대 클라이언트 수를 지정해줍니다. import socket import threading HOST = '127.0.0.1' PORT = 12345 MAX_CLIENTS = 5 def handle_client(conn, addr): print(f'Connected by {addr}') while True: data = conn.recv(1024) if not data: break print(f'Received {repr(..

안녕하세요, 오늘은 TCP/IP 개념과 프로토콜을 사용하여 간단 예제를 구현하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. TCP/IP 는 인터넷 프로토콜 스위트 (Internet Protocol Suite)의 핵심적인 프로토콜로, 인터넷에서 데이터를 전송하기 위한 표준 프로토콜입니다. TCP는 신뢰성이 있는 연결 지향 프로토콜로, IP는 비연결성의 데이터그램 프로토콜입니다. 파이썬에서 TCP/IP 프로토콜을 구현하는 방법은 다음과 같습니다. 소켓 만들기 socket.scoket() 함수를 호출하여 소켓 생성 서버 연결 대기 서버 소켓에 bind() 함수를 호출하여 IP 주소와 Port 번호를 할당 listen() 함수를 호출하여 클라이언트의 연결 요청을 대기 클라이언트 연결 수락 accept() 함수를 호출..

안녕하세요, 오늘은 Tkinter 모듈을 사용하여, 지정된 경로에 이미지를 실시간으로 감지(Detect), 로드(Load)하고 시각화(Visualize)하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 위의 방법에 대한 전체 코드는 다음과 같습니다. import os import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk class ImageLoader(tk.Frame): def __init__(self, master=None, path=None): super().__init__(master) self.master = master self.path = path self.image = None self.label = tk.Label(self.master) self.label...

오늘은 Tensorflow 2 모델(.h5)을 .onnx 모델로 변환하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import load_model model = load_model("model.h5") 먼저, .h5 모델을 로드 합니다. 이어서 .onnx 파일로 변환하기 위해 tf2onnx 패키지를 설치합니다. pip install -U tf2onnx 패키지를 설치 후 다음 명령어를 통해 .onnx 모델로 변환합니다. python -m tf2onnx.convert --input model.h5 --output model.onnx --opset 13 위의 명령어에서 Opset은 ONNX에서 지원하는 연산의 집합을 의..

안녕하세요, 오늘은 Tkinter 모듈을 사용하여, Toplevel을 활용한 Multiple Windows를 생성하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 다음과 같이, main.py 파일을 구성하였습니다. import tkinter as tk import tkinter.ttk as ttk import sub_main class Mainform(): def __init__(self): self.main_win = tk.Tk() self.main_win.title("Maxima") self.main_win.geometry("1000x800+200+200") self.make_widgets() def execute_sub_main(self): self.sub_main = sub_main.SubMainForm..

안녕하세요, 오늘은 Pytorch 내 torchvision.transforms에 대해 알아보도록 하겠습니다. transforms 내 알아볼 내용들은 다음과 같습니다. CenterCrop RandomCrop Resize RandomVerticalFlip & RandomHorizontalFlip 아래의 Original Image에 대해 적용해보도록 하겠습니다. 위의 이미지는 (256, 256, 3) Shape을 지니고 있는 이미지입니다. 먼저, (200, 200, 3) Shape로 Center Crop을 적용해보겠습니다. import torch import torchvision.transforms as transforms transforms = transforms.Compose( [transforms.ToT..

안녕하세요, 오늘은 Pytorch 내 Tensor와 Cuda 사용법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Tensor 및 Cuda 사용법에 대한 내용은 다음과 같습니다. torch.tensor() torch.as_tensor() size() dtype device unsqueeze() & squeeze() permute() & transpose() 다음은 Tensor와 Cuda를 사용하기 전 Cuda와 관련된 상태를 알아보는 코드입니다. import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.current_device()) print(torch.cuda.device_count()) print(torch.cuda.get_device_name(0)) 위의 ..