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목록kt 에이블스쿨 6기 4차 미니 프로젝트 (1)
미식가의 개발 일기
[KT 에이블스쿨(6기, AI)] 9주차, 4차 미니 프로젝트
미션나와 다른 사람을 구분하는 얼굴 인식 모델 만들기 데이터 셋Keras 모델용: 약 13,000개의 이미지 데이터(약 5,700명의 사람 얼굴)YOLO 모델용: 약 10,000개의 이미지와 텍스트 데이터직접 수집한 내 얼굴 데이터 과제 수행 1. 데이터 수집내 얼굴 이미지 직접 수집 2. 데이터 전처리 데이터 증강: keras layers, Albumentations 활용 keras layers로 증강을 하여 학습했을 때는 성능에 큰 변화가 없었습니다. 더 더양한 증강 기법을 찾던 중 Albumentations라는 훨씬 다양한 증강 기법을 제공하는 라이브러리를 발견했고, 이를 적용하여 학습을 하니 성능이 향상되었습니다. 데이터 라벨링: 온라인 라벨링(roboflow) or 로컬 라벨링 처음에는 ro..
KT 에이블스쿨(6기, AI)
2024. 11. 2. 17:25