Jay

첫 번째 논리 데이터저장소는 데이터 간의 연관성, 제약조건 등을 조직화한 것이다. 물리 데이터저장손ㄴ 하드웨어적 저장장치에 데이터를 저장한 것이다. DBMS의 필수 기능은 정의, 조작, 제어기능이다. DBMS의 궁극적인 목표는 종속성을 제거하여 독립성을 지키는 것이다. 두 번째 데이터 정의어: 테이블이나 제약사항 등을 변경할 때 사용 데이터 조작어: 데이터를 실제로 처리하는데 사용 데이터 제어어: 권한, 보안, 백업 등을 정의하는데 사용 트랜잭션: 한꺼번에 수행되어야 하는 작업(연산)의 단위(모음) 세 번째 트랜잭션 실행 중, 오류가 나면 ROLLBACK을 실행하여 이전 상태로 되돌리고 전부 완료되었더면 COMMIT을 실행하여 결과를 실제로 반영한다. 절차형 SQL은 블록 구조로 되어 있어 기능별 모듈화..

문제풀이 효율적인 프로그램을 작성할 때 가장 우선적인 고려사항은 저장공간의 효율성과 실행시간의 신속성이다. 자료 구조에 따라 프로그램의 실행시간이 달라진다. 자료 구조는 자료의 표현과 그것과 관련된 연산이다. 선형 자료구조는 순서에 따라 데이터에 접근하는 형태이다. 두 번째 배열은 동일한 자료형의 데이터들이 나열되어 있는 구조이다. 배열은 데이터 접근과 처리는 첨자와 변수를 이용한다. 배열은 삽입/삭제 작업보다 반복적 데이터 처리에 적합하다. 배열은 정적인 자료구조로서, 메모리의 낭비가 발생한다. 세 번째 연속 리스트 ---기준--- 연결 리스트 -------------------------------------------------------- 배열(첨자) 접근요소 노드(포인터) 효율 기억공간 비효율 ..

segmentation을 반영한 yolact실행파일 eval파일을 돌리면서 pytorch_openpose 코드를 반영하는 작업을 시도해보았다. 아래는 eval.py 있는 프로젝트 공유 github github.com/HANW001/tzip/tree/main/segmentation HANW001/tzip Contribute to HANW001/tzip development by creating an account on GitHub. github.com yolact실행파일인 eval파일 수정하는 작업을 몇일 하였지만 pytorch_openpose와 segmentation이 반영된 yolact를 한 canvas에 나타내는 작업은 하지 못하였다. 그래서 팀원가 핸드폰을 기준으로 하여 객체 segmentation..

센터환경 num_evalnew_test.py를 돌려보았다.(eval(revise).py에서 원하는 객체만 잡히게 code추가한거) drive.google.com/drive/folders/1nOS4LhRMaW9o_SFPWOc43iY8yeaWQZIW Google Drive - 모든 파일을 한 곳에서 하나의 계정으로 모든 Google 서비스를 Google Drive로 이동하려면 로그인하세요. accounts.google.com **참조 github github.com/dbolya/yolact/blob/master/eval.py dbolya/yolact A simple, fully convolutional model for real-time instance segmentation. - dbolya/yolact ..

GPU환경이 갖춰진 학원 컴퓨터에서 YOLO계열의 Segmentation yolact를 실행 아래 공유드라이브에서 eval.py의 파일이 아닌 실행시켜 evalnew.py(수정본)을 실행시켜 웹캠모드로 돌려보았다. 성공적이였다. drive.google.com/drive/folders/1nOS4LhRMaW9o_SFPWOc43iY8yeaWQZIW Google Drive - 모든 파일을 한 곳에서 하나의 계정으로 모든 Google 서비스를 Google Drive로 이동하려면 로그인하세요. accounts.google.com 레이블링이 반영된 아래 YOLO모델과 같이 person_1, person_2, bed_1,bed_2명칭을 yolact model에 적용시키는 작업을 수행해야 할거같다. 그리고 각 segme..

학원 GPU컴퓨터 환경체제 Ubuntu 18.04 lts CUDA 11.1cuDNN 8.0.4pytorch 1.8.0torchvision 0.9.0 eval.py 수정본 파일을 돌려보았다. colab.research.google.com/drive/1MLrt1byqa19Pup1y72s5wW8bPzvMVgzJ Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com 기본 yolact의 eval.py파일은 잘 돌아갔지만 수정본은 video~머시기 에러떠서 안됨(if out_path is None and cv2.waitKey(1) == 27 : SyntaxError: invalid syntax) 다음으로..

YOLO계열 yolact라는 모델을 찾아보았다.. Segmentation까지 더해진 객체검출이고 Visual Studio Code에서 돌려보았더니 노트북 환경상 GPU환경이 갖추어 지지 않아서 역시나 돌아가지 않았다,,, 공식 yolact_Github github.com/dbolya/yolact dbolya/yolact A simple, fully convolutional model for real-time instance segmentation. - dbolya/yolact github.com 참고 colab.research.google.com/drive/1IQHICrITSjjpzTTJggIupn4z5hsb2xBc Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit..

저번에 동영상을 반영하여 YOLOv4를 돌리고 난 후 이번에는 Object segmentation 참고사이트 https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/ https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/video_instance.html#video-instance sample 동영상를 넣어서 돌려보았다. 결과는 colab.research.google.com/drive/1CijujB4CX62Q9Sb-KDo8GeHCr5fjqt7Y#scrollTo=Xf8bGLJR2agY Google Colaboratory Notebook Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com drive.goo..

*동빈나 유튜브 참조 www.youtube.com/watch?v=m-9pAwq1o3w&list=PLRx0vPvlEmdAghTr5mXQxGpHjWqSz0dgC 내장 함수: 기본 입출력 함수부터 정렬 함수까지 기본적인 함수들을 제공한다. 파이썬 프로그램을 작성할 때 없어서는 안 되는 필수적인 기능을 포함하고 있다. itertools: 파이썬에서 반복되는 형태의 데이터를 처리하기 위한 유용한 기능들을 제공한다. 특히 순열과 조합 라이브러리는 코딩 테스트에서 자주 사용된다. heapq: 힙(Heap) 자료구조를 제공한다. 일반적으로 우선순위 큐 기능을 구현하기 위해 사용한다. bisect: 이진 탐색(Binary Search)기능을 제공한다. collections: 덱(deque), 카운터(Counter)등의 ..

간략하게,,,, Object detection/Openpose을 반영한 test_webcam.py파일을 visual studio code에서 돌렸지만 처리속도가 너무느려 Colab으로 다시 돌려보았다. 하지만 오류의 연속으로 코드를 변형하여 webcam 대신 동영상 파일을 하나 넣고( blog.daum.net/geoscience/1501)참고하여서 frame을 넣고(네트워크에 넣을 프레임, 텍스트 및 테두리가 그려질 프레임) 돌렸더니, 세션 도는 시간이 너무 오래걸려 OpenCV를 통해 동영상을 저장하는 과정을 중간에 끊었다. 세션을 도중에 끊은 관계로 저장된 동영상은 당연히 재생이 되지 않았다,,,, 아래는 참조한 블로그 OpenCV, YOLOv4, OpenPose를 이용하여 사진 속 객체 탐지 및 인..