computer vision/dna_study16 이미지 디렉토리 관리 https://github.com/dohun-mat/dna_study_semina/blob/main/%EA%B3%BC%EC%A0%9C/week2_%EA%B3%BC%EC%A0%9C_1.ipynb GitHub - dohun-mat/dna_study_semina Contribute to dohun-mat/dna_study_semina development by creating an account on GitHub. github.com 자세한코드는 깃헙참고 init으로 나의 현재 디렉토리의 경로를 준다. 디렉토리 생성 train파일안에 각class의 파일이 생긴다. 만들어둔 각 file안으로 각이미지를 train, valid, test를 7:2:1의 비율로해서 옮겨준다. run함수 mk_dir함수와 move_i.. 2023. 3. 16. python train test vaild 폴더 생성 https://github.com/dohun-mat/dna_study_semina/blob/main/%EA%B3%BC%EC%A0%9C/week2_%EA%B3%BC%EC%A0%9C.ipynb GitHub - dohun-mat/dna_study_semina Contribute to dohun-mat/dna_study_semina development by creating an account on GitHub. github.com 자세한 코드는 여기에 pip 및 library설정, 현재 디렉토리설정 origin 폴더안에 파일들 output = "output" 이름이 output으로된 폴더생성후 이미지 split output폴더가 생긴다. output폴더안에는 split된 이미지들이 test / train. v.. 2023. 3. 15. kaggle Tutorial Intel Image Classfication(캐글) https://www.kaggle.com/code/uzairrj/beg-tut-intel-image-classification-93-76-accur/notebook [BEG][TUT]Intel Image Classification[93.76% Accur] Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Intel Image Classification www.kaggle.com 여기에서 대회를 진행하게되었고 처음 neural network를 다뤄보았다. https://github.com/dohun-mat/dna_study_semina/blob/main/%EA%B3%BC%EC%A0%9C/week1_%EA%B3%BC%E.. 2023. 3. 15. CV(Computer Vision) 전이학습(Transfer Learning) Transfer Learning(전이학습)- 누군가가 학습시켜놓은 가중치를 그대로 이용하고싶을때 사용 -이미지 분류 문제를 해결하는데 사용했던 네트워크(DNN;Deep Neural Network)를 다른 데이터셋 혹은 다른 문제(task)에 적용시켜 푸는 것을 의미합니다. -다른데이터셋을 학습했을때의 가중치를 가져옴(이미지를 학습했을때의 경험을 기억하는 느낌) FineTuning(미세조정) -위 그림에서 Train부분 - 기존에 학습되어져 있는 모델을 기반으로 아키텍쳐를 새로운 목적에 맞게 변형하고 이미 학습된 모델의 가중치를 미세하게 조정하여 학습시키는 방법 Backbone -위 그림에서 Frozen부분 -이미학습된 모델을 가져와서 사용(pertrained모델을 사용) - ResNet과 같은 class.. 2023. 3. 3. 이전 1 2 3 4 다음
