목표 : SSD모델을 활용하여 강아지와 고양이의 얼굴을 감지하는 Detection 작업 수행활용 데이터셋 : Kaggle의 The Oxford-IIIT Pet Dataset The Oxford-IIIT Pet DatasetDataset of 37 categories of dogs and catswww.kaggle.com 사용할 모델 리스트 : Faster R-CNN, SSD, YOLO위의 학습된 모델들을 불러와 데이터셋에 Full Fine-Tuning 하여 예측에 활용하기로 했다. ※모델별 특징 파이프라인 : 1. 데이터 EDA2. 데이터셋 생성3. 모델 학습/예측4. 모델 성능지표 비교 1. 데이터 EDA- pip/import!pip install xmltodict!pip install ultr..

1. CNN 레이어 1) CNN이란 ? 딥러닝의 학습에 사용되는 신경망들은 사용되는 용도에 따라 다른 신경망들을 활용하여 학습할 데이터셋에 알맞은 신경망 레이어을 조합하는 형태로 학습이 이루어진다. 이중 오늘 기술할 CNN레이어는, 주로 시각적 이미지 분석에 사용되는 인공신경망의 한 종류이다. 기존의 인공신경망은 이미지 데이터를 처리하기에는 데이터의 차원이 매우 커지고, 이미지의 공간 정보를 알맞게 처리하는데 어렵다는 단점이 있었다. 이때 CNN이 등장하는데, CNN(Convolutional Neural Network)은, 인간의 시신경 구조를 모방하여 만들어진 신경망으로, 여러 계층을 통해서 이미지를 처리하는데, 각각의 레이어는 특정한 역할을 수행한다. 크게 Convolution Layer, Acti..