https://www.kaggle.com/datasets/ash2703/handsignimages?select=Test hand-sign-images Drop-In Replacement for MNIST for Hand Gesture Recognition Tasks www.kaggle.com

📌 사용한 DataSet Link https://universe.roboflow.com/joao-gobeti/phone-detection-zqkwb Phone Detection Computer Vision Dataset by João Gobeti 6621 open source phone images. Phone Detection dataset by João Gobeti universe.roboflow.com

Accessibility의 범용성에 대해 새롭게 접근할 수 있었다. 예를 들어, 위의 사진과 같은 경우 휠체어를 타는 사람들을 돕기 위해 기획되었지만, 이를 통해 유모차를 끌거나, 자전거를 타는 사람들 등 여러 목적으로 사람들을 도울 수 있다는 시각이 굉장히 놀랍고 신선했다.

Kaggle에서 가져온 이미지 데이터가 야채 데이터베이스라 처음에는 브로콜리랑 콜리 플라워 분류로 하려다가 아무리 기계라지만, 너무한 걸 시키는 것 같아서 감자랑 브로콜리 분류로 바꿨는데,, 단번에 100% 정확도를 내는 걸 보니 브로콜리랑 콜리플라워를 시키는게 옳았을지도.. ^_^ 코랩으로 돌리다가, 얘로 간편하게 뚝 딱 만들어주니깐 아주 편하고 빠르고 좋았다. (다 장단이 있기 마련이겠지? ) 다른 기능들도 차차 써보는걸로 ! :)

https://developer.apple.com/kr/machine-learning/models/ https://developer.apple.com/documentation/vision/classifying_images_with_vision_and_core_ml Apple Developer Documentation developer.apple.com

👩‍💻 Git-hub Link: https://github.com/SohyeonKim-dev/CycleGAN GitHub - SohyeonKim-dev/CycleGAN: 2022 HYPER cycle-GAN 공모전 2022 HYPER cycle-GAN 공모전. Contribute to SohyeonKim-dev/CycleGAN development by creating an account on GitHub. github.com 👩‍💻 느낀 점 1) 생각보다 코드 해석은 어렵지 않았다. 2) 상상 이상으로 훈련하는데 시간 많이 걸림 🤢 3) 공모전 준비로 책도 찾아 읽었는데, 처음으로 탐독해봤다. (미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트, 데이비드 포스터) 필요한 부분만 찾아서 읽고, 나머지 부분은 빠르게 ..