반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 크롤링
- Instagrame clone
- pandas
- 리액트네이티브
- 데이터분석
- 클론코딩
- FirebaseV9
- ReactNative
- kaggle
- 전국국밥
- 사이드프로젝트
- coding
- React
- 강화학습
- 카트폴
- 앱개발
- 딥러닝
- 조코딩
- 강화학습 기초
- clone coding
- Ros
- App
- python
- 정치인
- JavaScript
- 머신러닝
- redux
- expo
- selenium
- TeachagleMachine
Archives
- Today
- Total
목록opencv 엄굴검출 한글 (1)
qcoding
2) React + Teachable machine 프로젝트 - Teachable Machine 모델 생성
* 이번 글에서는 이미지 수집 -> 분류 -> 모델 생성을 통하여 Teachable Machine을 통해 머신러닝 모델을 생성하는 과정을 정리하였다. * Teachable Model 생성 1) 이미지 수집 -> 사용 방법 : 구글의 사이트의 이미지 검색을 통하여 검색어를 입력하고 python selenium을 통해 이미지를 가져와서 저장한다. -> python의 selenium을 통해서 수행하였으며 해당 코드 및 설치방법은 구글링을 통해서 많이 구할 수 있다. 내경우는 배열에 필요한 인물의 이름을 입력하고 반복문을 통해서 여러명의 사진을 한번에 받도록 사용하였다. 한 인물당 200장의 사진을 받도록 하였다. * 참고 url https://velog.io/@jungeun-dev/Python-%EC%9B%B..
React
2022. 3. 20. 12:19