UnrealC++ PP 20240614_5

ImageAiCon PP

진행중인 작업

프리뷰 로드아웃 제작중

알고리즘 학습중...

 

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사전지식

https://inradestrt.tistory.com/660

Batch Gradient Desent, Stochastic Gradient Descent, Mini-Batch Gradient Desent

https://inradestrt.tistory.com/661

Overfitting 과 Underfitting

https://inradestrt.tistory.com/662

Training Data, Validation Data, Test Data

https://inradestrt.tistory.com/663

크로스 엔트로피(Cross-Entropy)

https://inradestrt.tistory.com/664

MNIST 데이터셋

https://inradestrt.tistory.com/665

One-hot Encoding

https://inradestrt.tistory.com/666

소프트맥스 회귀(Softmax Regression)

 

 

 

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결과물

 

https://inradestrt.tistory.com/659

머신러닝 프로세스 ( 선형회귀 )

 

 

https://inradestrt.tistory.com/667

TensorFlow2.0으로 MNIST 숫자분류기 구현

 

진행 예정 작업
(예상)

1. Unreal의 ImageAI공부하기
   
   1. CNN알고리즘 다시 복기하기
   2. 알고리즘 선별( 현 예상안 으로는,DQN알고리즘 사용예정)
   3. 알고리즘 관련 강의 학습( 자본이 준비되면 강의학습을 진행하며 정리사항 정리예정)
2. Unreal ImageRetargeting 코드제작
   1. 언리얼 함수 상으로 지정된 카메라의 타겟뷰를 이미지값으로 저장 반환하는 방식이 존재함.
   2. TCP방식으로 데이터 통신처리를 진행
   3. TensorFlow를 사용하여 전달받은 이미지로 학습 알고리즘 연산.
   4. 연산결과를 다시 언리얼로 전달하여 학습된 데이터를 갱신.
   5. 4번과 3번을 반복
3. 학습결과확인 후 재학습
4.  5와 6을 원하는 AI행동패턴이 나타날때까지 반복

목표

1. TensorFlow를 사용하여 알고리즘이 동작하는지 직접적인 확인을 진행.
2. TensorFlow 를 사용하지 않고, 스스로의 C++코드로 알고리즘 함수 구현부를 직접 제작하여 사용하는것
   (파이썬만으로 k means clustering를 구현하였을 때, 구현객체가 C++의 연산처리속도를 따라잡지 못하는 상황이 있었음)
3. UI관련 제작방식은 C#으로, 함수부는 DLL파일로 포팅하여 언리얼 엔진에 집어넣기.

완료된 작업