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Develop/졸업프로젝트

대형폐기물 배출 신고을 하고 신고필증을 제공해주는 어플리케이션을 개발하는 프로젝트이다. 배출 신고 과정 중 품목을 선택하는 부분이 있는데 품목 선택을 딥러닝을 이용해서 품목 인식을 하려한다. 현재는 품목들 중 장롱을 인식하는 것을 목표로 하였다. 저번학기에는 장롱이미지와 장롱이 아닌 이미지를 분류하기 위해서 웹크롤링을 통해 이미지들을 수집하였고 그렇게 얻은 train data는 약 250장으로 데이터의 수가 꽤 부족하였다. 그래서 데이터를 확대시켜 클래스마다 20000장으로 구성한 후 CNN 모델을 만들어서 훈련시켰는데 정확도는 약 97%가 나왔지만 테스트 데이터로 평가했을 때는 그다지 높지 않은 결과를 얻었었다. 데이터수가 부족한 것이 원인이라고 판단하여 이번학기에는 좀 더 데이터를 확보한 후 모델 학..

2021. 5. 18.

Develop/졸업프로젝트

이전 포스팅에서 총 40000개의 이미지들을 프로세싱하였다. 이번 포스팅에서는 케라스를 이용해서 CNN 모델을 구축하고 전처리한 이미지 데이터셋으로 모델 학습을 시켜볼 것이다. CNN 모델은 아래 정보를 참고하여 구현하였다. CNN with Keras Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources www.kaggle.com 아래 코드는 plot history로 train 데이터 셋과 validaton 데이터 셋의 plot loss와 accuracy를 시각화해서 보여준다. def plot_history(history): loss_list = [s for s in history..

2020. 11. 27.

Develop/졸업프로젝트

핸즈온 머신러닝(2판) 이 책은 지능형 시스템을 구축하려면 반드시 알아야 할 머신러닝, 딥러닝 분야 핵심 개념과 이론을 이해하기 쉽게 설명한다. 사이킷런, 케라스, 텐서플로를 이용해 실전에서 바로 활용 가능한 m.hanbit.co.kr 해당 글은 핸즈온 머신러닝 2판의 내용을 참고하여 작성하였다. 1. 합성곱 신경망 소개 데이비드 허블과 토르스텐 비셀은 1958년, 1959년에 시각 피질의 구조에 대한 결정적인 통찰을 제공한 고양이 실험을 수행하였다. 그리고 몇 년 뒤에 원숭이를 대상으로 실험하였는데 이들은 시각 피질 안의 많은 뉴런이 작은 국부 수용장을 가진다는 것을 보였다. 즉, 뉴런들이 시야의 일부 범위 안에 있는 시각 자극에만 반응한다는 뜻이다. 뉴런의 수용장은 서로 겹칠 수 있어서, 합치면 전체..

2020. 11. 27.

Develop/졸업프로젝트

1. Data 이전에 웹크롤링을 통해서 장롱 이미지 325장, 장롱이 아닌 이미지 325장의 데이터셋을 만들었다. ->train data(각 255장) : train_wardrobe, train_not_wardrobe test data(각 70장) : test_wardrobe, test_not_wardrobe kaggle이나 imagenet에서 장롱 이미지가 제공되지 않아 웹 크롤링을 통해서 이미지를 모았기 때문에 현재 데이터는 매우 부족하다. 그러나 신경망은 대량의 데이터가 공급될 때 성능이 훨씬 좋아지므로 현재 데이터셋을 증가시킬 필요가 있다. 2. Data augmentation wardrobe, not_wardrobe에 각 20000장의 이미지를 얻으려 한다. 따라서 기존의 이미지들을 프로세싱해서..

2020. 11. 26.