행복한바보고양이😻

🚀 개요Object Detection(객체 탐지)은 이미지에서 객체를 식별하고, 위치를 파악하는 컴퓨터 비전 기술입니다.이 글에서는 Hugging Face의 transformers 라이브러리의 pipeline을 활용하여도로 이미지 속 자동차, 신호등, 보행자 등을 감지하는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.💡 주요 내용✔ transformers의 pipeline을 이용한 Object Detection✔ matplotlib를 활용한 객체 시각화✔ 모델의 결과 해석 및 Fine-Tuning 확장📌 Object Detection이란?Object Detection(객체 탐지)은 이미지 속에서 특정 물체가 어디에 위치하는지 박스로 표시하고,해당 객체가 무엇인지 분류하는 기술입니다.🔎 Object Detectio..

Teachable Machine + Streamlit을 활용한 실전 프로젝트 개선 및 확장🎯 프로젝트 발전 과정과 추가 기능이 프로젝트는 이미지 분석을 통한 파충류 종 판별 및 특수동물 병원 검색, 유튜브 영상 추천 기능을 제공합니다.하지만 1편에서 다룬 기본 기능을 실제 프로젝트에서 적용하다 보니 한계점과 개선해야 할 사항이 발견되었습니다.따라서 2편에서는 다음과 같은 기능을 추가 및 개선하였습니다. 🛠 1. 실시간 바코드 스캔 기능 추가🏷 배경 및 필요성애완동물 사료, 사육 용품 등을 구매할 때 바코드를 스캔하여 제품 정보를 빠르게 확인할 수 있도록 기능을 추가.제품의 유통기한, 성분 정보, 저장 방법(냉장/냉동 여부) 등을 한눈에 파악 가능.공공 데이터 API를 활용하여 실시간으로 제품 데이터..

🏆 프로젝트 개요: AI가 파충류를 분류한다!파충류와 양서류는 형태적으로 비슷한 종이 많아 초보 사육자들에게 정확한 구분이 어렵습니다. 이에 따라 Teachable Machine과 Streamlit을 활용하여 사용자가 직접 이미지를 업로드하면 AI가 즉시 파충류의 종을 판별하는 웹 애플리케이션을 개발하였습니다.본 프로젝트는 이미지 분석을 통해 15종의 파충류를 분류하고, 병원 검색 및 유튜브 영상 검색 기능을 추가하여 실질적인 활용도를 극대화하였습니다.  🎯 프로젝트 목표AI 기반 종 분류 기능 제공업로드한 이미지를 분석하여, 파충류 15종 중 어느 종에 속하는지 예측모델이 제공하는 신뢰도(%)를 함께 출력병원 검색 기능사용자가 인식된 파충류를 치료할 수 있는 특수동물 병원 검색 가능유튜브 학습 기능..