이미지 전처리4 7. [최종] 이미지 분류 모델 인사이트 (이미지 수집부터 분류 모델까지) 이 포스팅은 아래 흐름대로 진행되는 포스팅입니다. 데이터 수집 - 전처리 - 모델링 - 성능 개선 이번 마지막 포스팅은 직접 수집한 이미지를 분류하면서 얻은 인사이트를 공유합니다. 1. 파이썬 이미지 데이터 크롤링하기 (이미지 수집부터 분류 모델까지) 2. 파이썬 파일 정리하기 (이미지 수집부터 분류 모델까지) 3. (1) 이미지 전처리 - augmentation, normalization(이미지 수집부터 분류 모델까지) 3. (2) Pytorch 데이터 클래스 정의 & albumentations 활용하기(이미지 수집부터 분류 모델까지) 4. Pytroch resnet50 구현하기 (이미지 수집부터 분류 모델까지) 5. Pytorch 텐서보드 활용 & image augmentation 중요성-실험 결과(.. 2021. 8. 2. 5. Pytorch 텐서보드 활용 & image augmentation 중요성-실험 결과(이미지 수집부터 분류 모델까지) 이 포스팅은 아래 흐름대로 진행되는 포스팅입니다. 데이터 수집 - 전처리 - 모델링 - 성능 개선 이번 포스팅은 tensorboard를 활용하여 여러 가지를 시각화하여 학습 효율을 높여보겠습니다. 일전에 각각 다른 라이브러리로 전처리했던 데이터를 서로 비교해보겠습니다! 저도 결과보고 놀랐네요! 이전 포스팅 링크 [pytorch 라이브러리를 이용한 이미지 전처리] vs [albumentations 라이브러리를 이용한 이미지 전처리] 포스팅 순서 1. 텐서보드에 학습 이미지 올리기 2. 텐서보드로 모델 아키텍쳐 시각화 3. 텐서보드를 활용해 실시간 학습 상황 확인 & 두 데이터셋 비교 티스토리 코드 가독성 때문에 먼저 코드 파일을 공유합니다. (주석도 잘 달아놓음) 코랩으로 열.. 2021. 7. 5. 3. (2) Pytorch 데이터 클래스 정의 & albumentations 활용하기(이미지 수집부터 분류 모델까지) 이 포스팅은 아래 흐름대로 진행되는 포스팅입니다. 데이터 수집 - 전처리 - 모델링 - 성능 개선 이번 포스팅은 바로 전 포스팅과 똑같이 모델에 넣을 데이터를 준비하는 과정이지만, 다른 방법으로 진행합니다. Pytorch 데이터 클래스를 직접 정의하여 커스터마이징합니다. 전처리 과정에서 albumentations 라이브러리를 사용해봅니다. https://inhovation97.tistory.com/37 2021. 6. 18. 3. (1) 이미지 전처리 - augmentation, normalization(이미지 수집부터 분류 모델까지) 이 포스팅은 아래 흐름대로 진행되는 포스팅입니다. 데이터 수집 - 전처리 - 모델링 - 성능 개선 이번 포스팅은 직접 수집한 이미지들에 대해서 전처리를 해줍니다. 이 과정은 모델이 보다 더 잘 학습할 수 있도록 여러 전처리를 진행합니다. 전처리 과정에서 torchvision.transform과 albumentations 라이브러리를 둘 다 사용해봅니다. 이번 포스팅은 torchvision.transform을 이용해서 이미지 전처리를 진행합니다. https://inhovation97.tistory.com/36 resize한 이미지를 학습할 것이기 때문에 resize한 데이터의 mean과 std를 이용해야 합니다. 2. train/test셋을 독립적으로 해야할까? (수정) -> 보통의 경우 train셋에는 .. 2021. 6. 17. 이전 1 다음
