인공신경망 딥러닝 알고리즘 구현과 실시간 객체 탐지

숫자 객체 탐지 모델 다운로드(checkpoints 폴더에 저장하세요)

https://drive.google.com/file/d/1vckKHij7dZPBit3NkvCFfrWVFTMuLPpf/view?usp=sharing

교재 주문

• https://bookk.co.kr/bookStore/646af1334222b24502d478a6

tensowflow 2.20 버전

라이브러리 설치

• pip install -r requirements.txt

교재 수정 내용

2025. 12. 23.

• 텐서플로우 2.20 호환 코드로 전면 교채
• 교재 개정판 출간 예정(2026년 1월경)

2024. 7. 1.

• 교재의 javaspecialist.co.kr에 있는 자료를 모두 깃허브로 옮김
• https://javaspeicalist.co.kr -> htts://github.com/hjk7902/ai
• YOLOv3 모델의 클래스 수가 80개일 경우 총 파라미터 개수 수정( 61,624,807-> 62,001,757)
• 8장의 모델을 내려받는 방법을 수정했습니다.(단축주소 -> 깃허브의 README 파일 링크)
• 변수명 수정: train_X -> X_train, test_X -> X_test, train_y -> y_train, test_y -> y_test

2023. 10. 20.

• 1장 2절의 인공신경망 딥러닝 모델 구현에 사용한 데이터의 종속변수를 sklearm과 keras를 이용한 모델에서 원-핫 인코딩해서 사용하지 않음
• 텐서플로우의 코드만 원-핫 인코딩을 사용하도록 했음
• GoogLeNet 인셉션 모듈 코드 예 추

2023. 8. 25.

• 6장 4.5절에 YOLO 버전 별 출시 시점과 특징 추가 및 일부 내용 수정

2023. 6. 14.

• YOLOv8, YOLO 리뷰 참고문헌추가

2023. 6. 4.

• p.119, 14라인 np.argmax(test_y[i])를 test_y[i]로 수정

2022. 12. 1.

• 참고문헌 DOI 수정
• YOLOv4,6,7 참고문헌 추가

2022. 10. 1.

• 쌍점(:) 앞에 공백 없앰
• 5장 마지막 빈 페이지에 인공신경망 요약정리 그림 삽입

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tensowflow 2.14 이하 버전

1. 가상환경 추가

• conda create -n tf2.14 python=3.11
• conda activate tf2.14

2. 주피터노트북 ipykernel 추가

• pip install ipykernel
• ipython kernel install --name=tf2.14 --user

3. 라이브러리 설치

• python -m pip install pip==23.0 <- pip 버전을 다운그래이드 해야 텐서플로우 2.14 설치 가능
• pip install tensorflow==2.14
• pip install opencv-python scikit-learn pandas nltk ipywidgets tqdm datasets
• pip install "numpy<2.0" --user

4. 학습된 모델

• YOLOv3 MNIST 모델(tf 2.14이하 버전) checkpoints_mnist.zip

• YOLOv3 Mask 모델(tf 2.14이하 버전) checkpoints_mask.zip