[Day 37] 새벽 중 파이토치 traffic sign 분류 및 detection 모델
안녕하세요? 오늘은 Day 37입니다! 오늘 한 것은: Simple PyTorch animal classification Traffic sign classification (and localization) 첫 번째 ~~ Computer vision 지식을 실제로 적용하기 위해 동물 분류 모델을 만들어 보도록 했다 There are some limitations with Kaggle's GPU so I had to tone down the picture sizes, the augmentations and model complexity. 그래도 ~ data augmentation 이미지 사례 카테거리는 {'cat': 0, 'dog': 1, 'elephant': 2, 'horse': 3, 'lion': 4}이다 데이터를 베치로 나눴다 모델이 다음과 같이 단순하다 훈련이 시간이 너무 걸려서 아래에 위 모델의 성능을 볼 수 있다 실은 epoch 좀 더 올리면 정확도도 높일 텐데요 ~ 분류 결과 이미지: 이상한 분류도 있기도 하다 ㅎㅎ 자 ~~ 그런데 오늘의 목적은 traffic sign 분류 모델이며 그 후 traffic sign localizaion 모델이였다 traffic sign 분류 모델의 notebook 아직 public 아닌데 이미지로만 보여드릴게요 ~ 데이터 class은 43이다 (아래 사진 그 중 21가지 class이다) 이미지 사이즈가 다양해서 resize 했다 모델의 주고는 다음과 같다 이 경우에도 여러 가지 모델 구조 해 봤는데 성능이 좋지 않아서 인터넷에서 AlexNet와 비슷한 위 모델을 찾게 되었다 성능이 ~~ 대단하다! 이 모델은 traffic sign 이미지 분류 모델인데 목적은 traffic sign detection 모델이다 classification + bounding box < 여기에서 볼 수 있다 이 경우에 CustomDataset 정의해야