AI (95) 썸네일형 리스트형 [Computer Vision] Control Net Stable Diffusion은 Stability AI에서 Open Source로 배포한 text-to-image 모델이다. 이 Stable Diffusion은 이미지 생성에 있어 놀라운 결과를 보여주었으나 더욱 세부적인 제어가 필요했다. 세부적인 제어를 위해 ControlNet이라는 새로운 기술이 제안되었다. ControlNet을 통해 사용자가 생성 과정을 더욱 세부적으로 제어할 수 있게 되었고, 여러 가지 공간적 컨텍스트를 조건부로 생성에 사용할 수 있도록 지원되어 결과물이 엄청나게 개선되었다. Stable Diffusion의 마지막 결론부분에 대한 단점이 몇가지 있다. 생성된 이미지 중 어색한 표현 같은 디테일이 떨어지는 경우가 있다. 생성된 이미지의 퀄리티가 고퀄리티와 저퀄리티가 섞여 있어 선.. [Computer Vision] Image Segmentation 이미지 처리(Image Processing)의 종류 이미지 처리의 종류는 다음과 같이 분류할 수 있다. 출처 : https://www.superannotate.com/blog/image-segmentation-for-machine-learning Classification - 이미지의 객체가 어떤 것인지 구분하는 것(고양이 인가? 강아지 인가?) Classification + Localization - 이미지의 특정 객체에 Box를 쳐서 그 객체가 어디 있는지 표시(Detection과 구분) Object Detection - 이미지 속 여러개의 객체를 각각 구별하여 각각을 box로 표시 Segmentation - 이미지 속 여러개의 객체를 각각 box가 아닌 정확한 영역으로 표시, 이미지 pixel 전체.. [MLflow] Artifact Store Artifact Store 란 MLflow 에서 학습된 모델을 저장하는 Model Registry로써 이용하기 위한 스토리지 (storage) 서버다. Artifact Store 를 이용하면 기본적인 파일 시스템 보다 체계적으로 관리 할 수 있으며 외부에 있는 스토리지 서버도 사용 할 수 있다는 장점이 있다. 이 포스트에서는 MinIO를 사용해서 Artifact Store을 구축해보겠다. MinIO를 사용하는 이유는 다음과 같다. MinIO 는 S3 를 대체할 수 있는 오픈 소스 고성능 개체 스토리지다. AWS S3 의 API 와도 호환되어 SDK 도 동일하게 사용 할 수 있다. MLflow 에서는 AWS S3 를 모델을 저장하기 위한 스토리지로 사용하도록 권장하고 있기 때문에 MinIO 를 사용한다. .. [MLflow] Autologging 자동으로 ML Model tracking을 할 수 있다. mlflow.모델 종류.autolog()를 사용하는데 start_run() 전에 넣어야한다. # mlflow import mlflow import mlflow.keras # data import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np # training from train import tf_model if __name__ == "__main__": dataset = pd.read_csv("./dataset.csv") X = dataset.iloc[:,.. [MLflow] MLflow Model Registry Model Registry는 MLflow 프로젝트 실행을 통해 나온 결과물인 모델을 저장하는 중앙 집중식 모델 저장 장소다. MLflow로 모델을 기록했다면, 기록한 모델을 Model Registry에 등록할 수 있고, 등록한 모델은 어디서든 불러올 수 있다. 등록 방법은 2가지가 있다. 웹 UI로 등록하기 웹 UI로 간단하게 모델을 등록할 수 있다. 웹 서버에서 실행했던 run을 들어간다. Artifacts 블록에서 Register model 버튼을 클릭하여 모델 이름을 입력해서 모델을 등록한다. 코드로 등록하기 1. log_model()에 registered_model_name에 값을 입력하면 된다. mlflow.keras.log_model(model, "Iris_Classifier_DNN", inp.. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 19 다음
