세종대 인근 랜드마크 분류기 프로젝트
목표
데이터셋
DataBase(DB) : 직접 촬영한 데이터셋 / test : 직접 촬영한 데이터셋(train에 포함 x) + 네이버 로드뷰 캡쳐
클래스 : 장소(DB(776장),test(100장))
0 : AI센터(182장,14장)
1 : 시계탑(108장,23장)
2 : 어린이대공원 정문(170장,15장)
3 : 세종대 정문(98장,24장)
4 : 박물관(110장,17장)
5 : 석상(108장,7장)
한달 진행상황
- 데이터 수집
- 학습을 위한 데이터 전처리
- 학습 모델 구현 및 정확도 테스트
전체 계획대비 진행상황
완료
- 학습을 위한 데이터 전처리
- 학습 모델 구현 및 정확도 테스트
- 데이터 수집
- 데이터 추가 수집
- 기본 네트워크 변경하기 ( 현재 Resnet18을 VGG16, VGG19 등 여러 네트워크로 변경하기 )
- Image Retrieval 추가
- 모델 최적화
진행 예정
- 데이터 추가 전처리 (밝기에 대한 민감도를 줄이기 위한 opencv를 활용한 이진화)
- 정확도가 낮은 요인 분석
- 데모 제작
진행 코드
자료
결과(TSNE을 통한 차원감소) TSNE란?
train data set visualization
결과 (K-Nearest Neighbor Algorithm) KNN란?
이미지 검색 결과 평가 방법