AMoon - 개발자의 각종 개발 정보 공유

이번 프로젝트에 유니티 어플리케이션 이 필요하게 되어 유니티 개발환경 세팅부터 간단한 어플리케이션 만들기를 진행해보도록 하겠습니다. 이번 포스팅에서는 맥북 M1 으로 유니티 개발환경 세팅 하는 방법을 설명 드리도록 하겠습니다. 먼저 , 제 사양은 Mac Mini M1 기본형 이고 macOS 는 ventura 13.3 입니다. 설치하기 1) 유니티 사이트 접속 및 다운로드 클릭 https://unity.com/kr/download 다운로드 지금 Unity를 다운로드하고 전 세계적으로 가장 큰 인기를 누리는 2D/3D 멀티플랫폼 경험 및 게임 제작용 개발 플랫폼을 사용하세요. unity.com 2) hub 다운로드 - Unity Hub 다운로드에서 Mac용 다운로드 클릭 3) 다운로드한 dmg 파일 실행 4..

이번 포스팅에서는 labelme 에서 라벨링 하여 COCO json 파일형식을 YOLO txt 파일 형식으로 변환 하는 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다. 단순 box 형식이 아닌 segmentation 형식임을 미리 밝힙니다. 데이터셋 훑어보기 현재 작업전인 제 상태는 이렇습니다. 이렇게 jpg 파일과 json 파일을 보실 수 있습니다.json 파일의 내부 모습 입니다. LabelMeToYoloSegmentation 깃 클론 하기 https://github.com/gyupro/LabelMeToYoloSegmentation.git GitHub - gyupro/LabelMeToYoloSegmentation: Convert labelme format to yolo segmentation formatConve..

컴퓨터 비전 에서의 CNN 은 다양한 예제가 존재하지만 이번 포스팅에서는 TensorFlow/Keras 라이브러리를 사용하여 Python으로 컨볼루션 신경망(CNN)을 만드는 예제를 보여드리겠습니다. 이 예제에서는 널리 사용되는 손으로 쓴 숫자로 구성된 MNIST 데이터 세트를 사용합니다. 1단계 : 필요 모듈 불러오기 & 데이터 세트 불러 오기 첫번째 로 필요모듈 Import 하고 데이터세트 load 하는 단계입니다. #모듈 import import tensorflow as tf from tensorflow.keras.datasets import mnist from tensorflow.keras.utils import to_categorical # MNIST 데이터 세트 로드 (train_images,..

[ AI 첫걸음 ] Windows 에서 딥러닝 개발 환경 구축 딥 러닝은 복잡한 문제를 해결하기 위해 복잡한 신경망을 구축하는 것과 관련하여 빠르게 성장하는 인공 지능 분야입니다. 딥 러닝 개발 환경을 구축하는 것은 어려운 작업일 수 있지만 성공적인 딥 러닝 개발자가 되기 위한 필수 단계입니다. 이 포스팅 에서는 Windows에서 딥 러닝 개발 환경을 구축하는 과정을 알아보겠습니다. 목차 1단계: 아나콘다 설치 2단계: 새 환경 만들기 3단계: 딥 러닝 패키지 설치 4단계: Visual Studio Code 설치 5단계: 새 프로젝트 만들기 6단계: 환경 테스트 1단계 : 아나콘다 설치 Anaconda는 데이터 과학자에게 기계 학습 모델을 구축하고 배포하기 위한 강력하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공..

개발에 앞서 가장 중요한것은 개발환경 설정입니다. 모든 컴퓨터 환경이 동일하지않기 때문에 처음 이 부분이 개발의 반절은 차지한다고 볼 수 있습니다. 본문에서는 Eclipse 기반으로 설명하도록 하겠습니다. 1. 이클립스 설치 1) 아래 주소로 접속합니다. https://www.eclipse.org/downloads/packages/ Eclipse Packages | The Eclipse Foundation - home to a global community, the Eclipse IDE, Jakarta EE and over 350 open source pro 519 MB 537,930 DOWNLOADS Tools for developers working with Java and Web applicatio..