fine tuning

부스트캠프 AI Tech 2기/2기 CV U-Stage

Annotation Data Efficient Learning

Data Augmentation 성능을 쉽게 올릴 수 있는 방법 중 하나 우리가 얻은 train 데이터는 사람이 카메라로 찍은 데이터고 실제 real data(task data)를 포함하지 못하는 다른 데이터다 밝게만 찍은 데이터를 가지고 학습한다면 어두운 사진을 보여줬을 때 제대로 인식하지 못하는 문제가 발생한다. 데이터셋이 진짜 데이터를 충분하게 표현하지 못했다 그래서 Data를 조금씩 변형해서 빈 공간들을 채워준다 Brightness def brightness_augmentation(img): # numpy array img has RGB value(0~244) for each pixel img[:.:,0] = img[:,:,0] + 100 # add 100 to R value img[:.:,1] ..

개발/Tensorflow

Tensorflow v2.3 Object Detection API fine tuning (4)

12.이미지 학습 이 부분은 선택사항이지만 제 컴퓨터가 그렇게 좋지 않기 때문에 저는 Google Colab을 사용하도록 하겠습니다. Google Drive에 파일을 올려야하는데 압축된 파일을 올리고 colab에서 압축을 해제하는게 빠르기 때문에 압축시켜서 올리겠습니다. models/research 폴더로 가서 object_detection 폴더를 압축합니다. 저는 Pororo라는 폴더를 만들고 zip파일을 올리겠습니다. Google Colab 제일먼저 런타임을 GPU로 변경해주시고 시작하시면 됩니다. # 구글 드라이브 마운트 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') # 압축 해제 -> google drive Pororo폴더에 가보면 잘..

모플로
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