계획서 업로드 [강현준, 권은진, 김효은, 하미르] 라즈베리파이에 이미지 프로세싱 딥러닝을 적용한 자동화 계산 시스템
중간보고서(논문) 업로드 [강현준, 권은진, 김효은, 하미르] 이미지 인식 딥러닝을 적용한 자동화 계산 시스템_중간보고서(논문)
simple_convnet 원본코드 업로드
params.pkl->params.csv 프로그램의 속도보장을 위해 python->c++ 컨버팅 작업이 필요함 python 코드에서 가중치를 pickle 파일에 저장하는데 c++에서는 pickle 파일을 읽는 데에 어려움이 있음 pickletools라는 라이브러리가 있지만 에러가 많고, 자바, 파이썬, C++ 여러 언어를 지원해 무겁기 때문에 속도를 올리기 위한 컨버팅 작업에는 적절하지 않음 그래서, 파라미터를 저장하는 부분을 csv로 바꿔 C++에서 그 파일로 읽기위해 params.pkl을 params.csv로 바꾸는 코드를 추가함
params.pkl->params.txt 입력처리할 때 csv파일로 읽으면 속도가 느림 이 또한 속도를 올리기 위한 컨버팅 작업의 목적에 맞지 않기 때문에 params.pkl 파일을 csv 파일이 아닌 txt 파일로 바꿈
python test 코드 추가 test하는 부분만 골라내기 위해 python test 코드를 추가(test.py), simple_convnet 내용 추가
python test 폴더 추가 python test 폴더에는 test에 필요하지 않은 train 부분을 삭제함
make_img_py 추가 이미지를 불러와 (32,32,3)의 크기로 resize한 후 input.txt에 저장함