뚱이월드

데이터셋에 대한 힌트로 노이즈가 있는 입력 이미지를 받아 하나의 레이블을 예측하는 모델을 만들어 보도록 할 것이다. 사용하는 데이터셋은 두 가지 레이블("ants", "bees")을 가지고 있다. [출처] https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 위 링크에서 데이터 셋과 코드를 가지고 왔다. 데이터셋의 입력 이미지는 아래 그림과 같다. package import 코드를 작성하기 전에 아래 패키지를 임포트한다. # License: BSD # Author: Sasank Chilamkurthy from __future__ import print_function, division import torch import torch...

9월 1일부터 대회가 시작이어서 아직 데이터셋이 공개되지 않았지만, 데이터셋에 대한 간단한 힌트를 줬다. 일단 주어지는 문제는 영상인식 문제로 학습 데이터가 주어지고, 학습 데이터로 인공지능 모델을 만들면 된다. classification으로 이미지와 레이블이 주어지면 이미지를 보고 레이블을 예측하는 모델이다. 데이터셋에 대해 설명하면 입력으로 주어지는 이미지는 한 장이 아닌 여러 장이다. 예를 들어 자동차로 레이블이 되어 있고 이미지가 여러장 들어온다. 즉 데이터 셋이 RGB 3개의 채널이라면 10장의 이미지 30채널이 하나의 레이블(예: 자동차)을 가지게 된다. 그 이미지는 객체 전체의 이미지가 여러 장 들어오는 것이 아닌 하나의 객체에서 바퀴부분, 범퍼부분, 헤드라이트 부분 등 자동차의 여러부분을 ..

학교에서 하는 대회에 참가해서 내가 공부하는 과정을 기록하고자 시작하게 되었다. 처음 시작하는 대회여서 살짝 두렵지만 기대된다! 9월 한 달 간 대회 화이팅!👍 대회 시작 후 확인해야 하는 사항! 1. 레이블이 몇 개인지? 2. 10장의 레이블에 딱 2개의 mislabel이 있는건지? 3. 노이즈(mislabel)에 해당하는 클래스가 있는지 확인하기.