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[Day11] 멍멍이 상인지 고양이 상인지 알아보기AIFFEL Life 2020. 9. 11. 17:57
인공지능이 사진을 보고 고양이인지 강아지인지 구별하는 문제는 이 세계에서는 오래된 문제이다. 그것을 구현하는 과정을 실습해 보는 날이다.
1. 먼저 텐서 플로우의 데이터셋에 대해서 알아본다.
https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/overview
2. 텐서플로우는 강아지 고양이 데이타셋도 제공하나 보다.
https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/cats_vs_dogs
3. 혹시 메미바이트라고 들어 봤나요? K->M->G으로 증가할 때, 1000배씩 증가하는 것이 아니라 1024배씩 정확하게 이야기 하고 싶을 때 쓰는 단위라고 하네요.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%A9%94%EB%B9%84%EB%B0%94%EC%9D%B4%ED%8A%B8
4. 리스트에 map 사용하기를 공부해 봅니다.
https://dojang.io/mod/page/view.php?id=2286
5. ILSVRC대회 (논문이나 딥러닝 교재를 봐도 자주 나오는 이미지 인식 대회) 우승 알고리즘 들에 대해 알아 봅니다.
6. CNN- Imagenet에 쓰인 주요 모델
https://www.sallys.space/blog/2018/01/26/cnn-imagenet/
7. CNN 성능 평가 방법
https://89douner.tistory.com/59
8. ILSVRC에서 우승한 모델로 내가 풀고 싶은 문제를 푸는 것에 대하여...
https://jeinalog.tistory.com/13
9. 이미지 인식 딥러닝 모델 중에서 가장 잘 알려진 것 중 하나인 VGG16, 텐서플로우에서 바로 불러 쓸 수 있습니다.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications/VGG16
10. VGG16에 대해 더 알아보기
https://neurohive.io/en/popular-networks/vgg16/
11. 2D global average pooling
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