728x90 pytorch2 PyTorch U-Net 이미지 세그멘테이션: 구조·Dice Loss·반려동물 실습 사진 분류는 “고양이인가?”에 답하지만 이미지 세그멘테이션은 고양이의 몸이 어느 픽셀까지인지 답한다. 귀 끝과 꼬리처럼 작은 경계를 살리려면 넓은 문맥과 정확한 위치 정보가 모두 필요하다. U-Net은 이미지를 줄이며 문맥을 모으고, 다시 키우면서 인코더의 같은 해상도 특징을 스킵 연결로 가져와 이 문제를 푼다. 세그멘테이션 결과는 클래스 하나가 아니라 입력과 같은 공간에 놓인 픽셀별 예측 마스크다. 목차 Oxford-IIIT Pet 데이터와 trimap U-Net의 인코더·디코더·스킵 연결 이미지와 마스크를 함께 변환하기 PyTorch U-Net 최소 구현 Cross Entropy와 Dice를 함께 보는 이유 학습.. 2026. 8. 1. 멍글멍글 프로젝트 회고: YOLO·EfficientNet·RAG로 만든 유기견 입양 매칭 멍글멍글은 사람의 정면 사진과 유기견 사진을 분석해 닮은 후보를 보여 주고, 책임감 체크리스트와 AI 챗봇으로 입양 정보를 이어 주는 해커톤 프로토타입이다. 이 글은 실제 발표자료와 구현 화면을 기준으로 문제 정의, 모델, 백엔드, 챗봇을 다시 따라가며 무엇을 만들었고 무엇이 한계로 남았는지 기록한 프로젝트 회고다.해커톤에서 만든 것멍글멍글은 상용 서비스가 아니라 짧은 기간 안에 핵심 흐름을 검증한 프로토타입이었다. 당시 구현한 기능과 모델 결과를 돌아보고, 실제 서비스로 이어 가려면 무엇이 더 필요한지도 함께 적었다.인사교 해커톤 25조 ‘멍글멍글’ 발표 표지목차왜 유기견 입양 문제를 골랐나사용 흐름: 체크리스트부터 챗봇까지서비스 아키텍처와 역할 분리YOLO·EfficientNet_B5 모델을 어떻게 .. 2026. 8. 1. 이전 1 다음 728x90
