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딥러닝\머신러닝/이미지분석7

[pytorch] transforms.Compose 사용법 1. Intro 요즘 이미지 분석에 대해서 흥미가 생겨서 열심히 공부하고 있습니다(사실 관련된 일을 맡게 되었습니다. 먹고살려고 빡시게 공부중입니다.). tensorflow를 공부하려다가 pytorch가 사용하기 편하다는 이야기를 듣고 바로 pytorch로 마음을 돌렸습니다. 바로 본론으로 들어가도록 하겠습니다. 딥러닝에서 이미지관련 모델을 제작할 때, 힘든 부분 중 하나가 바로 데이터의 양이지 않을까 싶습니다. 제한된 이미지에서 좋은 모델을 제작하기 위해서 사람들이 생각을 해낸 것은 Data augmentation입니다. Data augmentation은 생각보다 쉽습니다. 각도나, 명암을 변경하던지, 부분을 자르던지 다양한 방법으로 통해 augmentation 을 할 수 있습니다. Data augme.. 2024. 1. 15.
[cv2] 색감을 보는 방법 (RGB, BGR, HSV, LAB) 이미지 분석을 하다보면 흔하게 볼 수 있는 색감 관련 개념은 GRAY 혹은 RGB를 많이 사용해보셨을겁니다. 저도 이미지분석을 공부중이라 분석에 적용할 때에는 잘 알고있는, GRAY 혹은 RGB를 이용한 분석을 주로 하였습니다. 그런데 GRAY, RGB 만 이용해서 분석을 하면서 표현적 한계에 부딪치는 경우가 있었습니다. 예를들어 cv2.inRange를 이용하여 색감들을 고를 경우 같은 색감일지라도 RGB로는 표현이 불가능 할 때가 있습니다. 아래의 코드를 이용하여 보라색 계열을 일부가져 왔습니다. image_color = np.array([ [255, 72, 255], [204, 0, 204], [153, 0, 153], [102, 0, 102], [51, 0, 51], [51, 0, 102], [10.. 2023. 1. 19.
[pytorch, 이미지분석] 이미지 불러올 때, io.imread, plt.imread 차이 최근 이미지 분석을 공부하면서 논문에서 공개 해놓은 모델을 사용해보려고 했습니다. github에 공개해놓은 모델 pipeline은 실제 사용하기에 엉망이었기 때문에(스스로 만든 function을 공개를 못해놓으니.. 실사용이 불가하더라구요) 공개 해놓은 모델만 이용이 가능했었습니다. 그래서 내부 코드 분석후에 모델의 구조를 대략적으로 만들어서 돌아갈 수 있게끔 만들어냈고, TCGA 데이터를 patch들로 나누고 (해당 논문 github에 공개해놓은걸 조금 돌아갈수있게끔 개조했습니다.) 모델을 돌려보니 이게 왠걸 결과가 개똥으로 나오더군요.. (논문까지 나왔으면서.. 왜.. ) 이렇게 개똥같이 github가 정리되고 결과도 실제로 잘 안 나오는 논문이 가끔 있다는 것으로 알고 있어서 넘어갔습니다. 그리고 .. 2022. 8. 4.
[이미지분석,python] Multiclass 에서 Sensitivity, Specificity, F1 score 구하기 1. Introduction 이미지 분석에서 Multi class를 나누는 모델을 제작하고 하면 무조건 해야하는 것 중 하나가 성능검증입니다. 성능검증에는 흔하게 사용되는 방법이 바로 Specificity, Sensitivity, Precision 입니다. Sensitivity의 경우 다른 말로 recall, True positive rate, hit rate라고 불리며, Specificity는 True negative rate이고, Precision의 경우 Positive predictive rate입니다. 그리고 최근 많이 사용하기 시작한 것이 F1 Score입니다. 각 식의 경우 위키디피아에 요약이 되어있으니 확인해보시길 바랍니다. 2. Sensitivity, Specificity, F1 Score.. 2022. 7. 11.
[pytorch] 이미지 분석에 필요한 GPU 메모리 정도를 확인해보기 이미지 분석을 본격적으로 진행할 때, 혹은 해보고 싶을때, 고민되는 부분은 GPU를 어떤것을 구매해야하는가 입니다. 어떻게 GPU를 맞춰야할지 주변에 물어볼수도 없는 상황이 발생할수도 있습니다. 대부분의 이미지 분석하시는 돈 많은 렙들은 그냥 비싼거 사서 널널하게 쓰는 경우가 많고, 실제로 여쭤보면 자세히 모르시는 경우가 많습니다(알아도 안알려주는 경우겠죠? 아마?). 일단 알아두셔야하는 부분은 GPU에서 중요한 부분은 cuda개수가 있습니다. cuda를 예를 들어 설명하자면 많은 양의 계산을 할때 똑똑이 4명보다 덧셈뺄샘 할줄하는 초딩들을 이용하여 하나하나 계산하는것이 편합니다. 이때 초딩들이 cuda라고 생각하시면되고, 똑똑이의 경우 cpu라고 생각하시면 됩니다. 그리고 중요한 부분은 GPU메모리 부.. 2022. 7. 5.
[image분석] 의료이미지데이터 분석 준비 1. 의료 이미지 데이터 준비 의료 이미지 데이터는 다양합니다. 그중에서 여기서 다룰 내용은 H&E 이미지 슬라이드에 대한 것입니다. H&E 이미지는 단순 세포슬라이스에서 염색을 하는 데이터입니다. 염색에 대한 자세한 내용은 생략하겠습니다. 이 이미지에서 우리가 얻을수 있는 것은 암세포가 어떻게 생겨먹었는지 확인이 가능합니다. 그렇기 때문에 병리학적으로 진단이 가능합니다. (암세포 뿐만아니라 주변 미세환경을 확인가능합니다.) 최근들어 다양한 회사에서 H&E slide한장으로 병리과 진단을 위한 이미지 모델제작을 시도중에 있습니다. (뭐 사람눈으로 보는 것도 어느정도 에러가 있을터인데, 컴퓨터를 이용하면 좀더 정확하고 빠르게 가능하니까요.) 이렇게 이미지 모델을 제작하기 위해서는 모델 training이 필.. 2022. 3. 21.

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