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Computer Vision4

[Tensorflow] Image Classification Part 3 - Transfer Learning2 Image Classification - Transfer Learning(전이학습) 다양한 전이학습 모델 중 이미지 분류에 적합한 4가지 CNN 모델을 테스트해 보았습니다. DenseNet121, MobileNet, ResNet50, VGGNet16 1. 데이터셋 다운로드 : 33개 자동차 모델 (현대, 기아, 제네시스, 쌍용, 르노) 데이터셋 다운로드 후 경로지정 2. 데이터 분할 : 지정한 경로로 부터 학습용 데이터(Training data)와 평가용 데이터(Valididation data)를 분리 3. 하이퍼 파라미터 설정: Epochs, Batch size, Learning rate 설정 4. 전이학습 : 사전학습 된 DenseNet121, MobileNet, ResNet50, VGGNet16 모.. 2023. 4. 7.
[Tensorflow] Image Classification Part 2 - Transfer Learning Image Classification - Transfer Learning 이미지 분류에서 전이학습(Transfer Learning)을 활용한 CNN 모델링(Modeling) 및 학습결과를 분석해 보겠습니다. 우선 전이학습이란? 방대한 데이터를 기반으로 사전 훈련된 모델(Pre-Trained Model)의 가중치와, bias를 불러와 새로 학습시킬 모델에 적용해 보는 기계학습 방법 중 하나입니다. 다양한 전이학습 모델 들 중 MobileNet을 기반으로 테스트해 보았습니다. 다음으로, layer 및 hyper parameter를 customize 하여 CNN 이미지 분류 모델을 설계해 보았습니다. 1. 데이터셋 다운로드 : 33개 자동차 모델 (현대, 기아, 제네시스, 쌍용, 르노) 데이터셋 다운로드 후 .. 2023. 3. 29.
[PyTorch] GoogLeNet 논문구현 GoogLeNet (InceptionV1) Paper Implementation : "Going deeper with convolutions.(2014)" Code Practice : 아래 Colab과 Git 링크를 통해 어떻게 구현 되었는지 구체적으로 확인해 보실 수 있습니다. Description GoogLeNet의 특징: 1. GoogLeNet Architecture: GoogLeNet은 네트워크의 depth와 width를 늘리면서도 내부적으로 Inception Module을 활용해 computational efficiency를 확보하였습니다.VGGNet은 깊은 네트워크(deeper network)로 AlexNet보다 높은 성능을 얻었지만, 파라미터 측면에서 효율성이 떨어집니다.반면 GoogLeNe.. 2023. 2. 7.
[PyTorch] AlexNet 논문구현 AlexNet Paper Implementation : "Imagenet classification with deep convolutional neural networks(2012)." Code Practice : 아래 Colab과 Git 링크를 통해 어떻게 구현 되었는지 구체적으로 확인해 보실 수 있습니다. Description 1. AlexNet Architecture: AlexNet의 Convolutional Layer는 5개로 구성되어 있으며, Fully Connected Layer는 3개로 구성되어 있습니다.Figure 1. AlexNet Architecture : Krizhevsky et al.(2012) 2. Activation Function : ReLU Function LeNet에서는 a.. 2023. 2. 6.

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