BBoRoRyong

#생성된 데이터셋으로 훈련하기 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dropout, Activation, Dense from keras.layers import Flatten, Convolution2D, MaxPooling2D from keras.models import load_model import numpy as np import cv2 #openCV 라이브러리 import하기 #분류할 카테고리명이 되기에 데이터셋 만들 당시 폴더명과 동일하게 해야함. categories = ["road", "water", "building", "green"] num_classes = len(categories) #앞에서 만든 데이터셋을 불러온다..

AI 2019. 8. 26. 17:36

#로컬 이미지로 데이터셋 만들기 import os, re, glob import cv2 #openCV 라이브러리 import하기 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split #현재 로컬 이미지 폴더 구조 #dataset/25/road, water, building, green imagePath = './dataset/25' categories = ["road", "water", "building", "green"] #dataset/25 하위 폴더의 이름이 카테고리가 됨. 동일하게 맞춰줘야한다. nb_classes = len(categories) image_w = 28 image_h = 28 X = [] Y = [] for..

AI 2019. 8. 26. 17:31

.h5 -> .pb 변환 프로그램 https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow

AI 2019. 8. 26. 17:29

Window Bonobo.Git.Server 설치 방법 1. GIT 설치 https://git-scm.com 2. TortoiseGit 설치 https://tortoisegit.org/ 3. Bonobo.Git.Server 다운로드 https://bonobogitserver.com/ 가장 먼저 IIS 설정하기 제어판 - 프로그램 제거 - windows 기능 켜기/끄기 그러면 C드라이버에 inetpub 폴더 생김 inetpub 폴더 안에 원하는 이름의 폴더를 생성한다. 생성한 폴더에 다운받은 Bonobo.Git.Server를 넣는다. Bonobo.Git.Server 폴더의 권한을 설정한다. IIS 관리자 실행하여 설정한다. Bobobo.Git.Server를 우클릭하여 "응용프로그램으로 변환"을 한다. 응용..

Git 2019. 8. 26. 17:28

1. Anaconda Python 설치 1. cd /tmp 2. sudo bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 3. yes 4. Enter 5. yes 6. no 7. source ~/.bashrc 8. conda --version ( conda 4.5.4 확인하기 ) 9. conda update conda 자세한 사항 : https://www.rosehosting.com/blog/how-to-install-the-anaconda-python-distribution-on-ubuntu-16-04/ How To Install the Anaconda Python Distribution on Ubuntu 16.04 | RoseHosting In this article we will ..

AI 2019. 8. 26. 17:21