전체 글(79)
-
[konlpy 오류] systemerror: java.nio.file.invalidpathexception: illegal char <*> at index 69:
konlpy를 설치한 이후에 다음과 같은 에러가 날 수 있다. systemerror: java.nio.file.invalidpathexception: illegal char at index 69: 이는 java로 이루어진 konlpy로 인해 발생하는 에러로 jdk와 JPype를 설치해주어야한다. 먼저 jdk는 oracle사이트에서 설치할 수 있다. https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 윈도우 환경에 맞는 jdk를 설치했다면 이제 환경 변수 설정을 해주어야한다. 다음과 같이 JDK가 설치되어있는 경로를 찾아가 복사하고 환경 변수에 JAVA_HOME 이름으로 설정해주면 된다. **경로는 사용자마다 다를 수 있으므로 확인하길 ..
2021.09.05 -
[논문리뷰] Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A survey
Introduction 딥러닝은 과거 ML과 인공지능 분야에서 해결하지 못했던 문제들을 풀 수 있는 가능성을 가졌다. 풀리지 않는 과학 난제들을 해결하기 위해 사용되고, 최근 speech recognition과 language understanding 문제에서도 많이 쓰이고 있다. (ex. brain circuit, DNA 등) 특히 2012년도에 Convolution Neural Network가 등장하여, Computer vision 분야에서 엄청난 성능을 보였다. 이 이후로 컴퓨터 비전분야에서는 medical science부터 mobile applications까지, 다양한 어려운 문제들을 딥러닝 연구를 통해 풀어내면서 수많은 contributions을 내었다. 딥러닝의 발전과 함께, 점차 안전과 보..
2021.08.15 -
[논문리뷰] FGSM:Explaining and harnessing adversarial examples
최근 Adversarial attack에 대한 논문을 읽고 정리하는 중이다. 이전에 접해본 적이 없는 분야이기 때문에 헷갈리는 부분도 많고, 잘못 이해한 부분이 있을 수 있으니 댓글로 알려주길 바란다. 첫번째로, Adversarial attack의 basic한 논문인 "Explaining and harnessing adversarial examples"를 살펴보려고 한다. 이 논문은 adversarial attack에 대한 취약성을 non-linearity가 아닌 linearity로써 최초로 설명하였고, 비효율적으로 만들어지던 adversarial examples를 빠르고 쉽게 만드는 Fast Gradient Sign Method를 제안하는 등의 기여를 하였다. 이제 본 논문을 천천히 읽어보도록 하자! ..
2021.08.09 -
[Dacon] 이미지 품질향상(HiNet)
다양한 분야에 대해서 딥러닝을 실제로 이용하고, 더 알아가기 위해서 데이콘을 하기로 하였다. 첫번째로 도전한 프로젝트는 "이미지 품질향상"이다. 주로 빛으로 인한 번짐 현상을 제거하는 것이 문제이며 이미지의 크기는 3264 x 2448로 매우 크다. 데이콘의 저작권상, 관련 정보를 공유하는 것은 어렵기 때문에 내 깃허브 코드와 해결한 과정을 이야기할까한다. 자세한 코드 정보는 밑 github를 참조하기 바란다. https://github.com/gihyunkim/keras-hiNet GitHub - gihyunkim/keras-hiNet: Deep Learning Model which is called HiNet for Image Denoising Deep Learning Model which is ca..
2021.07.21 -
[Keras] Generator 만들기
모듈로 제공되는 데이터셋을 사용하는 것은 슬슬 질릴 때가 왔다. 회사나 팀 차원에서 데이터셋을 구축하거나, 또는 Open Datasets을 다운로드하여 사용할 때, 우리는 그 데이터셋을 전처리하여 모델에 input으로 넣어주어야하는데 체계적인 어떠한 모듈이 있으면 좋을 것 같다. 출처: https://towardsdatascience.com/keras-data-generators-and-how-to-use-them-b69129ed779c 그것이 바로 Generator! 오늘은 그 Generator를 만들어 tiny-imagenet 데이터를 가져오고, 전처리하는 코드를 만들 것이다. 추후에 Data Augmentation을 할 때에도 Generator를 사용할 것이니 꼭 준비하도록 하자! 1. Class ..
2021.07.08