코딩

Python enumerate() 내장함수 / 요소와 인덱스 함께 처리하기

enumerate()는 파이썬의 내장함수로, 순회 가능한 객체(리스트, 튜플, 문자열, 등)를 입력 받아 인덱스와 함께 해당 항목을 반환하는 함수입니다. 이 함수는 보통 for 문과 함께 자주 사용되며, 요소와 인덱스를 함께 처리할 필요가 있을 때 유용합니다. for i in enumerate("abc1abc1abc"): print(i) enumerate()함수는 기본적으로 인덱스와 요소로 이루어진 tuple(튜플)로 반환합니다. 인덱스와 요소를 각각 다른 변수에 할당하고 싶다면 Unpacking(언패킹)을 해줘야 합니다. for i, char in enumerate("abc1abc1abc"): print(i, char) enumerate() 함수는 0부터 시작하는 인덱스를 사용하지만 필요에 의해 시작 ..

labelme 설치 중 UnocodeDecodeError 해결법

pip install labelme 아나콘다를 통해 위 명령어로 설치하는 도중에 (anomalib_env) C:\WINDOWS\system32>pip install labelme Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://pypi.ngc.nvidia.com Collecting labelme Downloading labelme-5.3.1.tar.gz (1.5 MB) ---------------------------------------- 1.5/1.5 MB 15.5 MB/s eta 0:00:00 Preparing metadata (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup..

labelme 사용법

labelme는 JSON 형식의 주석 데이터를 생성할 수 있는 Python 오픈 소스 그래픽 이미지 주석 도구입니다. 주로 객체 검출(Object Detection), 이미지 분할(Semantic Segmentation) 등의 작업을 위한 데이터셋을 준비할 때 사용됩니다. 설치: labelme를 설치하려면 Python 환경이 설치되어 있어야 합니다. 아래의 명령어로 labelme를 설치할 수 있습니다 pip install labelme 프로그램 실행: 콘솔이나 터미널에서 다음 명령어를 입력하여 labelme를 실행합니다. labelme 이미지 로드 및 주석 추가: Open Dir 버튼을 클릭하여 이미지가 있는 폴더를 선택하거나 Open 버튼을 클릭하여 개별 이미지를 로드합니다. 도구 모음에서 Create..

Alibi-Detect VAE 모델

비지도 학습을 위한 alibi-detect 라이브러리의 VAE (Variational Autoencoder) 모델을 사용하여 이미지의 이상을 감지하는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 1. VAE (Variational Autoencoder)란? VAE는 생성 모델 중 하나로, 데이터의 잠재적인 표현을 학습하고 이를 바탕으로 원본 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. Encoder: 입력 데이터를 받아 이를 잠재 공간 (latent space)에 매핑합니다. Sampling: 잠재 공간에서의 확률 분포로부터 샘플링을 통해 특정 잠재 벡터를 얻습니다. Decoder: 샘플링된 잠재 벡터를 받아 원본 데이터와 동일한 차원을 가진 출력을 생성합니다. 2. alibi-detect와 OutlierV..