Install Skillsskill-installer큐레이트된 스킬 리스트를 보여주고 뭘 설치할 건지 물어본다.적당히 원하는 걸 대답하자.ex) install A B C D, install all (전부 설치) 스킬 공식 레포지토리https://github.com/openai/skills GitHub - openai/skills: Skills Catalog for CodexSkills Catalog for Codex. Contribute to openai/skills development by creating an account on GitHub.github.comUsage Skills문서 스킬pdf - pdf 파일을 구조화된 데이터로 읽고 쓴다.doc - doc 파일을 구조화된 데이터로 읽고 쓴다.sp..

Info책 - 행동하지 않으면 인생은 바뀌지 않는다.지은이 - 브라이언 트레이시옮긴이 - 정지현 Review자기계발서를 읽으면 A 가치관으로 행동하는 누군가의 이야기를 만난다.(이 책의 경우 "행동하지 않으면 인생은 바뀌지 않는다") 이런 이야기는 공감하는 만큼 내 생각과 행동을 단단하게 만들어 주고,잘 정리된 문장을 읽다 보면 내가 무엇을 원하는지가 더 선명해진다.그래서 종종 자기계발서를 찾게 된다. 책의 몇몇 문장을 남겨놓았다.통제할 수 없는 일이라면 절대 걱정하지 말자는 것이 나의 신조다.세상의 부정적인 문제 중에는 우리의 힘으로 바꾸기에는 역부족인 것들이 많다.반면 우리는 우리 자신만큼은 얼마든지 바꿀 수 있다. 당신이 스스로 성장할 때 사회 전체의 수준도 함께 높아진다.성공하는 사람은 이렇게 생..

CNN의 지역성CNN에서 특정 픽셀 위치의 feature는 입력 이미지의 국소 영역(local patch)을 참고해 계산되며,이 출력이 영향을 받는 입력 영역의 범위를 Receptive Field(수용 영역)라고 한다. 초기 레이어에서는 작은 패치만 보지만, 레이어가 깊어질수록 receptive field가 점점 확장되어각 위치의 feature가 더 넓은 입력 영역의 정보를 통합하게 된다. Receptive Field 확장과 전역 관계위 자료에서 보다시피 layer3 의 한 픽셀은 layer1 전체에 해당한다.레이어가 깊어질 수록 Receptive Field가 커지는 건 맞지만 예를들어 1D [A,B,C,D,E] 가 있을 때CNND,E → C → B → A멀리 있는 정보가 이웃을 거쳐 A로 전파된다.CN..

ESRGAN 기본 아키텍처 Real-ESRGAN은 RRDB 기반 CNN Generator를 GAN 방식으로 학습한 Super-Resolution 모델이다.Low-Resolution(저주파) 이미지를 High-Resolution(고주파) 이미지로 만든다.Input (LR Image) → Conv → RRDB × N → Conv → Upsampling (x2 / x4) → Conv → Output (HR Image) RRDB (Residual-in-Residual Dense Block) RRDB 가 하는 일은 다음과 같다.LR image → Conv → RRDB blocks → "이 위치엔 이런 엣지/텍스처가 있어야 한다" → 고주파 feature maps 생성이미지에서 주파수저주파- 밝기 변화-..

나는 스타트업을 좋아한다.불확실하지만, 선택과 실행이 결과로 직결되는 환경에서의미 있는 문제를 풀고 영향을 남기며, 성공을 만들어가고 싶다. 성공은 한 번의 결과가 아니다.현실에서 작동하는 제품을 만들고,성과를 지분과 자본, 인적 네트워크로 축적해 더 큰 도전을 가능하게 하고 싶다. 현실에서 작동하는 제품은크든 작든 그 맥락과 의미를 함께 짊어지고, 누군가의 문제를 직접 개선해 나가는 일이다. 영향은 혼자 남기기 어렵다.미션과 비전을 공유하는 사람들이 생기고, 각자의 역량이 하나로 모일 때 현실이 된다. 이런 생각들을 정리하며 2026년에는,스타트업과 창업에 관심 있는 사람들과 적극적으로 교류하고,나의 방향을 정렬하며 해결할 문제와 제품을 구체화해보고자 한다.

Introface mesh 기능을 제공하는 대표적인 Flutter 패키지로는 `google_mlkit_face_mesh_detection` 이 있다. ML Kit 기반으로 구현되어 있는데, ML Kit face mesh가 iOS를 지원하지 않아 해당 패키지도 iOS를 지원하지 않는다. 그래서 iOS/Android 둘 다 지원하는 face mesh Flutter 패키지를 직접 만들었다.https://pub.dev/packages/mediapipe_face_mesh mediapipe_face_mesh | Flutter packageFlutter plugin for MediaPipe Face Mesh inference on Android/iOS, supporting RGBA and NV21 inputs via..

Flutter YOLO11n Sample Repositoryhttps://github.com/cornpip/flutter_vision_ai_demos GitHub - cornpip/flutter_vision_ai_demos: camera-based AI vision demos (YOLO, MediaPipe Face)camera-based AI vision demos (YOLO, MediaPipe Face) - cornpip/flutter_vision_ai_demosgithub.com 몇 가지 포인트를 살펴보자. YOLO11 To TFLitehttps://github.com/cornpip/pt_to_tflitesample에서는 yolo11n.pt를 tflite로 변환하였다. yolo11_to_tflite...

New Project FFI PluginAndroid Studio New Flutter Project에 FFI Plugin type이 있다. 살펴보자 https://github.com/cornpip/ffi_plugin_test.git프로젝트 생성 후 OpenCV SDK를 추가하고, 몇 가지 예제 코드를 추가했다.※ OpenCV 설정은 안드로이드만 적용했다.ffigen.yamlFFI Plugin으로 프로젝트를 만들어보면 FFI 기본 구조와 `ffigen.yaml` 이 있다.# ffigem.yaml# Run with `dart run ffigen --config ffigen.yaml`.name: FfiPluginLookBindingsdescription: | Bindings for `src/ffi_plug..

PyTorch to TFLite Githubhttps://github.com/cornpip/pt_to_tflite PyTorch to TFLite Docker Imagehttps://hub.docker.com/r/cornpip77/tf_213_convertertensorflow:2.13.0-gpu 이미지 위에`pip install torch torchvision onnx onnx-tf tensorflow-addons tensorflow-probability` 패키지를 설치한 이미지이다. Exmaple변환 예시로 mobilenet_v2를 tflite로 변환해 보자.README에 MobileNet Test Sciprt를 따라가면 된다.// torch model (mobilenet_v2-b0353104.pth..