728x90 반응형 Development (27) 썸네일형 리스트형 Emulator 실행하기 이번 포스트는 VSCode에서 각 플랫폼별로 실행 결과를 확인하기 위해 사용하는 Emulator를 실행하는 구문을 정리해 보았다. 1. iOS EmulatorVSCode의 터미널에서 다음 구문을 실행한다. # iOS Emulator 실행> open -a Simulator 2. Android EmulatorVSCode의 터미널에서 다음 구문을 실행한다. # Android Emulator 실행# AVD(Emulator) 리스트 확인> emulator -list-avdsMedium_Phone# Emulator 실행> emulator -avd Medium_Phone 다른 플랫폼은 필요에 따라 더 추가할 예정이다. Flutter 개발환경 구축하기 (for Mac, Visual Studio Code) 이번 포스트에서는 Mac에서 Flutter 개발환경을 구축해보고자 한다.iOS 앱을 빌드하려면 결국 Mac이 필요하기 때문에 Windows가 아닌 Mac을 선택했다. 설치할 목록은 다음과 같다.Android StudioXcodeVisual Studio CodeFlutter SDK1. Android Studio 설치하기아래 경로를 통해 Android Studio를 설치한다. https://developer.android.com/studio?hl=ko Android 스튜디오 및 앱 도구 다운로드 - Android 개발자 | Android Studio | Android DevelopersAndroid Studio provides app builders with an integrated developme.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (6) - 한글 학습데이터 생성, 학습 및 테스트 이번에는 한글 학습데이터를 생성하고 학습, 검증하는 과정을 진행해 보고자 한다. 이전에 작성한 학습데이터 생성부터 변환, 미세조정(Fine-tune) 학습 등에 대한 내용은 아래 포스트를 참고하기 바란다. [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) - 시작하기 전에 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (2) - 학습데이터 생성 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (3) - 학습데이터 변환 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (4) - 모델 학습 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (5) - 모델 적용 및 테스트 0. 시작하기 전.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (5) - 모델 적용 및 테스트 마지막으로, EasyOCR에서 사용자 모델을 사용할 수 있는 방법을 기술하기에 앞서, 학습에 필요한 학습데이터 생성, 변환 및 미세조정(Fine-tune) 학습 등에 대한 내용은 이전 포스트를 참고하기 바란다. [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) - 시작하기 전에 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (2) - 학습데이터 생성 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (3) - 학습데이터 변환 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (4) - 모델 학습 4. 모델 사용하기 이제 EasyOCR에서 학습한 모델을 사용해 문자를 인식해 보자. 4.1 프로젝트 설치 및 개발.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (4) - 모델 학습 신경망 모델 학습하기에 앞서 학습에 필요한 학습데이터 생성 및 변환 등에 대한 내용은 이전 포스트를 참고하기 바란다. [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) - 시작하기 전에 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (2) - 학습데이터 생성 [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (3) - 학습데이터 변환 3. 모델 학습하기 신경망 모델 학습 단계는 역시 앞서 말한 것과 같이 CLOVA AI에서 제공하는 deep-text-recognition-benchmark라는 오픈소스 프로젝트를 이용할 것이다. 해당 프로젝트와 관련된 자세한 내용은 아래 링크에서 확인하기 바란다. github.com/clovaai/.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (3) - 학습데이터 변환 이전 포스트에서 TextRecognitionDataGenerator 프로젝트를 이용해 생성한 학습데이터는 학습을 위한 deep-text-recognition-benchmark 프로젝트에서 요구하는 데이터 구조는 아니었고, 또한 바로 사용할 수 없었다. 필요에 의해 다음과 같이 단순한 데이터 변환 기능을 갖는 프로젝트를 만들어 공유하고자 한다. 프로젝트명: TRDG2DTRB (TextRecognitionDataGenerator to deep-text-recognition-benchmark) DaveLogs/TRDG2DTRB Convert TextRecognitionDataGenerator's result data to deep-text-recognition-benchmark's input data. - D.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (2) - 학습데이터 생성 첫 번째 단계인 '학습데이터 생성'부터 진행해 보도록 하겠다. 참고로, 이전 포스트에서는 전체 단계에 대해 설명했고 아래 링크를 통해 확인할 수 있다. [Development/OCR] - EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) - 시작하기 전에 EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) 이번에는 EasyOCR에서 제공하는 API를 통해 OCR 기능을 이용할 때 사용되는 기본 신경망 모델이 아닌, 사용자가 직접 학습시키고자 하는 데이터를 준비해 학습하고, 원하는 성능의 모델을 만들어 사 davelogs.tistory.com 1. 학습데이터 생성 학습데이터 생성 단계는 앞에서 말한 것과 같이 TextRecognitionDataGenerator라는 오픈소스 프로젝트를 이용할 것이다. 해당 프로젝트와 관련된.. EasyOCR 사용자 모델 학습하기 (1) - 시작하기 전에 이번에는 EasyOCR에서 제공하는 API를 통해 OCR 기능을 이용할 때 사용되는 기본 신경망 모델이 아닌, 사용자가 직접 학습시키고자 하는 데이터를 준비해 학습하고, 원하는 성능의 모델을 만들어 사용하는 과정을 정리해 보았다. 이전에 또 다른 오픈소스 기반의 유명한 Tesseract OCR을 이용하기 위한 신경망 모델 학습 및 사용과 관련된 내용은 아래 포스트를 참고하기 바란다. [Development/OCR] - Tesseract OCR 4.x 모델 학습하기 (1) Tesseract OCR 4.x 모델 학습하기 (1) Tesseract에서 제공하는 API를 통해 OCR 기능을 이용할 때 사용되는 기본 학습모델이 아닌 사용자가 직접 학습시키고자 하는 데이터를 준비해 학습하고 원하는 성능의 모델을 만들.. 이전 1 2 3 4 다음
