[KT-AIVLE 8주차 AI Track] 미니프로젝트 3차 (CNN)

블로그 카테고리 용도 :

🔎 매주 KT 에이블 스쿨에서 배운 내용을 복기하기 위해

 

✨8주차 소감

• 잘하는 사람은 정말 많다 꾸준히만 성장해보자
• 확실히 프로젝트를 통해 배우는 점이 훨씬 많은 것 같다.

 

🥇첫번째 프로젝트

📌차량 공유업체의 차량 파손 여부 분류하기(이진 분류 모델링)

받은 데이터 : 파손된 차량이미지, 파손되지 않은 차량 이미지

전처리 :

1. 데이터 셋 폴더 생성 

2. 폴더 구조 만들기(각 폴더에는 normal/abnormal)
3. trainings set/ validation set/ test set 생성 (random,shutil모듈 사용)

4. 데이터 복사 및 이동(os 모듈로 이미지 복사 이동)

모델링 :

1. 이미지를 array로 변환

2. noraml - 0, abnormal -1 로 변환 (이진 분류)

3. Early Stopping 사용

4. 데이터 증강(Data augmentation)

 

🤔느낀점 :

ImageGenerator를 사용하여 데이터를 증강 할 때

상황에 따라 어떤 파라미터들은 쓰지 않는 것이

성능 평가에 더 효율적인 것이라고 판단하는 능력 또한

정말 중요하다고 느꼈습니다.

 

🥈두번째 프로젝트 (모델 학습에서 막힘)

📌 저시력자를 위한 원화 화폐 분류 Object Detection(다중 분류 모델링)

받은 데이터 : 10,50,100,,,,5000,10000,50000원 이미지 (8개의 클래스)

🔥전처리 :

1. 모델에 맞는 폴더 구조 만들기 (os, shutil, splitfolders 모듈사용)

2. json파일에서 필요한 정보 추출

• 위치정보 : x1,x2,y1,y2
• 박스정보 : shape_type
• 클래스 정보 : labels

3. 모델에 맞는 정보 추출/형식 변경 (json -> txt)

4. 화폐당 하나의 클래스로 변경

• 동전 앞 뒷면 -> 하나의 클래스

5. 위치 정보 YOLO 모델 형식에 맞게 변환

• 원본에서 1/t 만큼 축소되어 있는 이미지 ->
• json에서 추출하면 원본 기준 데이터이므로 1/t만큼 축소하기

6. YOLO label 형식에 맞게 txt파일로 저장

 

🤔느낀점:

전처리 하는데 시간을 정말 많이 쏟았는데

학습할 때  labels 폴더에 경로오류가 계속나서 더 이상 진행하지 못했던 점이

너무 아쉽다..

오류명은 AssertionError : train : No labels found in C:\Users\User\AIVLE\mini3eyeslabels/train/10000.cache, can not start training 이다.

라벨 경로가 잘못되었거나 라벨이 없어서 생긴 오류 같아서

하루종일 팀원 분들 붙잡고 폴더 경로, yaml파일, image파일과 labels파일 매핑에 차이가 있는지 확인했고,

구글링도 많이 해봤는데 아직까지 못찾았다.. 까먹기 전에 오류 찾아서 해결해야겠다.

 

 

 

 

 

 

 

 

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