5d34bc4eb8
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | ||
README.md
전이 학습을 이용한 옥스포드 반려동물 분류
초보자를 위한 AI 커리큘럼에서의 실습 과제입니다.
과제
반려동물 보육원을 위한 애플리케이션을 개발해야 한다고 상상해 보세요. 이러한 애플리케이션의 훌륭한 기능 중 하나는 사진에서 품종을 자동으로 발견하는 것입니다. 이번 과제에서는 전이 학습을 사용하여 옥스포드-IIIT 반려동물 데이터셋의 실제 반려동물 이미지를 분류할 것입니다.
데이터셋
우리는 35가지의 서로 다른 품종의 개와 고양이를 포함한 원본 옥스포드-IIIT 반려동물 데이터셋을 사용할 것입니다.
데이터셋을 다운로드하려면 다음 코드 스니펫을 사용하세요:
!wget https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/data/images.tar.gz
!tar xfz images.tar.gz
!rm images.tar.gz
노트북 시작하기
OxfordPets.ipynb 파일을 열어 실습을 시작하세요.
주요 내용
전이 학습과 사전 훈련된 네트워크는 실제 이미지 분류 문제를 상대적으로 쉽게 해결할 수 있게 해줍니다. 그러나 사전 훈련된 네트워크는 유사한 종류의 이미지에서 잘 작동하며, 만약 우리가 매우 다른 이미지(예: 의료 이미지)를 분류하기 시작하면, 훨씬 더 나쁜 결과를 얻을 가능성이 높습니다.
면책 조항:
이 문서는 기계 기반 AI 번역 서비스를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서는 해당 언어로 작성된 것이 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문 인간 번역을 권장합니다. 이 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 우리는 책임을 지지 않습니다.