ImageAiCon PP
진행중
- Unreal의 ImageAI공부하기
- 알고리즘 관련 강의 학습
사전지식
https://inradestrt.tistory.com/680
경사도 사라짐 문제(Vanishing Gradient Problem) & LSTM & GRU
경사도 사라짐 문제(Vanishing Gradient Problem)정의경사도 사라짐 문제는 딥러닝 모델을 훈련할 때, 역전파 과정에서 아웃풋 레이어의 에러값이 이전 레이어로 전달될 때기울기(Gradient)가 점점 작
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https://inradestrt.tistory.com/681
임베딩 & Char-RNN
임베딩 (Embedding)개념 임베딩은 머신러닝, 특히 자연어 처리 문제에서 데이터를 효율적으로 표현하기 위해 사용되는 기법이다.이는 고차원의 희소 벡터를 저차원의 밀집 벡터로 변환하여 단어
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결과물
https://inradestrt.tistory.com/682
TensworFlow 2.0을 이용한 Char-RNN구현
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsfrom absl import appimport tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport time# input 데이터와 input 데이터를 한글자씩 뒤로 민 target 데이터를 생성하
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https://inradestrt.tistory.com/683
TensorFlow 2.0 파라미터 저장 & 불러오기
파라미터 저장tf.train.Chackpoint 클래스의 인자값으로 저장하고자 하는 tf.kears.Model 인스턴스와 전역 반복횟수를 지정해서 선언한다.ckpt = tf.train.Checkpoint(step=.tf.Variable(0), model=CNN_model) tf.train.Chackpoin
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진행 예정 작업
- Unreal ImageRetargeting 코드제작
- 언리얼 함수 상으로 지정된 카메라의 타겟뷰를 이미지값으로 저장 반환하는 방식이 존재함.
- TCP방식으로 데이터 통신처리를 진행
- TensorFlow를 사용하여 전달받은 이미지로 학습 알고리즘 연산.
- 연산결과를 다시 언리얼로 전달하여 학습된 데이터를 갱신.
- 4번과 3번을 반복
- 학습결과확인 후 재학습
- 5와 6을 원하는 AI행동패턴이 나타날때까지 반복
목표
- TensorFlow를 사용하여 알고리즘이 동작하는지 직접적인 확인을 진행.
- 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) - UI관련 제작방식은 C#으로, 함수부는 DLL파일로 포팅하여 언리얼 엔진에 집어넣기.
완료된 작업
Unreal의 ImageAI공부하기
- CNN알고리즘 다시 복기하기
- 알고리즘 선별(DQN)
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