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U-net

https://89douner.tistory.com/298 코드를 사용하면서 알게된 사실인데 이 모델의 Baseline은 u-net이지만 논문과 동일하지 않았다. 좀더 찾아본 결과 오히려 SegNet과 비슷한 느낌이 있다. 효율이 좋은 배치 노말이 역시 추가되었고, same padding에 U-net의 가장 아래쪽에서 오른쪽 Conv에서 1024가 아닌 512로 설정되어 있는 등 U-net과 약간의 차이가 있었다. 모델의 성능은 IOU 약 91% +-0.5% 를 웃돌았다. 다음 코드는 pytorch로 사용한 모델과 train 코드이다. ## 라이브러리 불러오기 import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.utils...
AI Framework/PyTorch 2022. 9. 1. 19:31

Train, Test 데이터 분리

1. 개요 머신러닝 모델을 학습하고 그 결과를 검증하기 위해서는 원래의 데이터를 Training, Validation, Testing의 용도로 나누어 다뤄야 한다. 그렇지 않고 Training에 사용한 데이터를 검증용으로 사용하면 시험문제를 알고 있는 상태에서 공부를 하고 그 지식을 바탕으로 시험을 치루는 꼴이므로 제대로 된 검증이 이루어지지 않기 때문이다. ​ 딥러닝을 제외하고도 다양한 기계학습과 데이터 분석 툴을 제공하는 scikit-learn 패키지 중 model_selection에는 데이터 분할을 위한 train_test_split 함수가 들어있다. ​ 2. Parameter & Return from sklearn.model_selection import train_test_split train_..
AI Framework/Tensorflow 2021. 12. 9. 15:42

Data 크롤링

#importing the library from google_images_download import google_images_download #class instantiation response = google_images_download.googleimagesdownload() # keywords : 원하는 검색 키워드 # limit : 원하는 다운로드 사진 개수 (수정 버전에서는 최대 100개까지 가능) # format : 다운로드 확장자 지정 arguments = {"keywords":"fruit apple", "limit":50, "print_urls":True, "format":"jpg" } #passing the arguments to the function paths = response...
AI Framework/Tensorflow 2021. 11. 22. 11:03