쿼카의 개발자 성장기

진행하고 있는 프로젝트의 이미지가 회색조인데 3차원으로 입력을 했었습니다. 그랬더니 모델이 사진에서 의미있는 feature를 추출하지 못하는 듯한 모습을 보여서, 아예 input image를 grayscale로 변경하여 실험을 하였습니다. 이렇게 3차원으로 만들어진 Pytorch의 모델들을 어떻게 1차원 이미지로 학습시켜야 하는지 그 방법에 대해 알아보겠습니다. 저는 pre-trained되지 않은 모델을 사용하였습니다. Pytorch에서 모델만 불러와서 실험을 하였습니다. 1. 첫 번째 레이어의 입력값 변경해주기 네 번째 인턴일지를 보신 분들은 아시겠지만, CNN의 특징맵 벡터의 사이즈를 결정하는 것은 channel입니다. 그래서 CNN의 첫 번쨰 레이어 입력값은 내가 가진 데이터의 channel이 된다..

회사에서 간단한 사진의 Binary Classification을 도맡아 진행하고 있습니다. 기존에는 DenseNet121, ResNet50등 정확도가 높기로 유명한 모델들을 사용하고, 밑의 classifier만 우리 데이터에 맞게 변경하여 학습을 진행했습니다. 그러나, 정화도가 높지 않고, 모델이 뱉어내는 테스트 결과가 너무 불안정하여 결국 간단한 CNN모델을 직접 구성하여 학습시키기로 결정하였습니다. 그래서 이번엔 간단한 CNN 모델을 구성하는 방식에 대한 글을 쓰려고 합니다. 회사에 인턴으로 들어와 일을 하고 있기도 하고, 대학원을 갔다거나 실무 경력이 많은 것이 아니기 때문에 틀린 부분이 있을 수 있습니다. 혹시 틀린 내용이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다:) MLP의 한계 MLP는 다음과 ..