이전 코드 : https://uj07096.tistory.com/65 [My IT : Codes] U-Net 활용 Sementic Segmentation : Football Dataset(1) (시작~ 모델링)목표: U-Net을 이용해 축구 경기 영상 내의 다양한 객체(예: 골대, 심판, 선수, 관중 등)를 픽셀 단위로 분할하는 Semantic Segmentation 작업을 수행 파이프라인1. 데이터 불러오기 2. 데이터 EDA 3. 데이터uj07096.tistory.com 5. 하이퍼파라미터 튜닝모든 모델에 대해 하이퍼파라미터 튜닝을 진행하면 좋겠지만, 시간 효율성상 가장 빠르게 구동이 가능한 Custom U-Net으로 하이퍼파라미터 튜닝을 진행 후, 같은 하이퍼 파라미터로 다른 모델들의 학습도 진행하..

목표: U-Net을 이용해 축구 경기 영상 내의 다양한 객체(예: 골대, 심판, 선수, 관중 등)를 픽셀 단위로 분할하는 Semantic Segmentation 작업을 수행 활용 데이터셋 Kaggle의 FootBall(Sementic Segmentation) 데이터셋 Football (Semantic Segmentation)100 frames of pixel-perfect semantic segmentation with 11 classes.www.kaggle.com 파이프라인1. 데이터 불러오기 2. 데이터 EDA 3. 데이터셋 생성 4. 모델링 5. 모델 하이퍼파라미터 튜닝 6. 모델 학습 / 시각화 7. 성능지표 비교 / 결론1. 데이터 불러오기Imports!pip install optuna!pip..

시작 ~ 데이터셋 생성 : https://uj07096.tistory.com/52 [My IT] 객체 인식 : 강아지/고양이 Detection(Faster R-CNN, SSD, YOLO)(1) (목표 ~ 데이터셋 생성)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 사용uj07096.tistory.com 3. 모델 학습 / 예측 0) 모델 비교최대한 비슷한 조건에서 예측하기 위해서 파라미터 수가 비슷한 모델들을 불러왔다.사용할 모델 ..

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..

시작 ~ 1차 테스트 : X-ray Image Dataset Classification(1) [My IT] X-ray Image Dataset Classification(1) (시작~ 1차 테스트)목표 :● 흉부 X-Ray 사진을 바탕으로 폐렴 환자 구분● Transfer Learning을 통해 분류 모델 구축 활용 데이터셋Kaggle의 Chest X-Ray Images (Pneumonia) Chest X-Ray Images (Pneumonia)5,863 images, 2 categorieswww.kaggle.com 파uj07096.tistory.com 5. 2차 테스트(Fine-Tuning)2차 테스트는 1차 테스트에서 합격한 모델들로 Feature Extraction부터, 분류기에 가까운 계층부터 ..

목표 :● 흉부 X-Ray 사진을 바탕으로 폐렴 환자 구분● Transfer Learning을 통해 분류 모델 구축 활용 데이터셋Kaggle의 Chest X-Ray Images (Pneumonia) Chest X-Ray Images (Pneumonia)5,863 images, 2 categorieswww.kaggle.com 파이프라인 : 데이터 분석데이터로더 구축학습/평가함수 구축1차 테스트(사전학습 모델들의 Feature Extraction)2차 테스트(성능지표 상위 2개 모델의 Fine-Tuning)최종 모델 하이퍼파라미터 튜닝모델 학습Test 데이터 예측/평가 1. 데이터 EDA필요 pip / import!pip install kagglehub!pip install torchmetrics!pi..