fine tuning4 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. 6. ResNet50 Transfer learning & fine tuning 적용하기(이미지 수집부터 분류 모델까지) 이 포스팅은 아래 흐름대로 진행되는 포스팅입니다. 데이터 수집 - 전처리 - 모델링 - 성능 개선 이 포스팅에서 저는 직접 이미지를 크롤링하여 수집하고(링크1), 수집한 이미지를 정리하고(링크2), 직접 전처리하며(링크3), 모델을 설계했고(링크4) 이번 포스팅을 마지막으로 finetuning으로 성능 개선을 합니다. 처음엔 Accuracy가 절반도 안됐지만, 성능이 얼마나 개선되었을까요?이 글을 통해 제 모델링 결과를 확인하시면, 아마 finetuning에 관한 감이 제대로 잡히실 것 같습니다. 먼저 fine tuning과 transfer learning의 개념이 헷갈리시는 분들은 이 글(fine tuning 설명)을 읽고 오시길 추천드립니다. 이전 포스팅 링크 5. Pytorch 텐서보드 활용 & i.. 2021. 8. 2. Learning rate & batch size best 조합 찾기 (feat.논문리뷰와 실험결과) * 2022-08-29 수정함. 이번 포스팅은 저의 지난 포스팅의 배경 지식이 요구되므로 읽고 오시기를 추천드립니다 :) 저는 모델링 경험이 엄청 많지는 않기 때문에 고수분들에게는 해당 포스팅이 당연한 인사이트일 수 있습니다... inhovation97.tistory.com/31 Transfer learning & fine tuning의 다양하고 섬세한 기법 우리가 어떤 문제에 직면했을 때 해당 문제와 비슷한 결과들이 있다면 훨씬 수월하고 빠르게 문제를 해결해 나갈 수 있을 겁니다. 이번에는 바로 그 개념인 *Transfer learning과 **fine tunning에 대한 inhovation97.tistory.com 아래 두 관점으로 실험을 진행했습니다. 1. pretrained model로 fine.. 2021. 3. 31. Transfer learning & fine tuning의 다양하고 섬세한 기법 우리가 어떤 문제에 직면했을 때 해당 문제와 비슷한 결과들이 있다면 훨씬 수월하고 빠르게 문제를 해결해 나갈 수 있을 겁니다. 이번에는 바로 그 개념인 *Transfer learning과 **fine tuning에 대한 내용을 다뤄볼까 합니다. 먼저 예를들면, 우리는 개와 고양이 이미지 데이터셋을 분류하고 싶습니다. 여기서 우리는 이미 개와 고양이 같은 수 많은 동물들의 class를 분류한 모델들을 알고있습니다. 가령 vgg net, google net, resnet 같은 모델들이 있죠. 이렇게 이미 학습된 pretrained model을 불러와서 pretrained model의 파라미터를 적용하는 transfer learning을 합니다. 이 과정에서 현재는 개와 고양이 이진 분류만 하면 되므로 불러온.. 2021. 3. 30. 이전 1 다음
