CNN (9) 썸네일형 리스트형 [Tensorflow] Image classification model maker예측하기. tflite-model-make 설치와 모델생성. 더보기 2020/10/08 - [Python/Deep Learning] - [Tensorflow] Tensorflowlite를 이용한 Image classification model maker 이전 글을 통해 아주 쉽게 예측 모델을 생성해 내었습니다. model maker의 장점은 학습 속도가 매우 빠릅니다. (물론 안에 들어간 모델이 잘만들어져서 이기도 합니다.) 빠른 학습속도에 비해 정확도도 높습니다. 쉽게 읽고 쓸수 있도록 지원합니다. 이전글에서 모델 학습, 저장을 다루었으니 이번글에선 예측부분을 다뤄 보겠습니다. 필요한 lib import import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Im.. [Tensorflow] Tensorflowlite를 이용한 Image classification model maker 다른 게시물들을 통해 딥러닝 모델들을 저장하는 방법에대해 알아보았습니다. 2020/09/23 - [Python/Deep Learning] - [Keras] 모델 저장하기 2020/09/24 - [Python/Deep Learning] - [Keras] 모델 불러오기 저장된 모델들은 각종 load기능을 이용하여 불러와 사용할 수 있습니다. 하지만 일반 모델을 모바일 기기에서 사용하기엔 지나치게 용량이커 불러오거나, 예측함에 있어서 성능이 떨어지게 됩니다. 이를 극복하기 위해서 기존의 모델을 모바일용으로 바꾸어서 구성하거나, mobilenet처럼 처음부터 모바일환경에 사용하기 위해 가볍게 만들기도 합니다. 안드로이드에선 이러한 모델들을 tflite형식으로 넣어서 사용할수 있게 API를 제공하며, tensor.. [Python] [CNN]점자번역 프로그램(6) 이전글에서 이어집니다. 더보기 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(0) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(1) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(2) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(3) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(4) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(5) 3-5 예측 import operator from alpabet_trans import alpha class Predic(): resu.. [Python] [CNN]점자번역 프로그램(5) 이전글에서 이어집니다. 더보기 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(0) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(1) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(2) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(3) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(4) 3-4 모델 불러오기, 정확도 확인 def load_model(): from keras.models import load_model model = load_model('BrailleNet.h5') return model def.. [Python] [CNN]점자번역 프로그램(4) 더보기 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(0) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(1) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(2) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(3) 이전글에서 이어집니다. 이전 1번 글에서 밝혔듯 외국인 분이 만들어준 모델은 상당히 성능이 좋습니다. 이 모델을 적당히 수정해서 사용해 보도록 하겠습니다. 들어가기전 CNN 모델의 성능을 높이는 법에는 3가지 방법이 있습니다. 채널 늘리기 레이어 늘리기 원본 해상도 높이기 해당 논문에선 이 세가지 방법을 이용해서 성능을 개선한 Effici.. [Python] [CNN]점자번역 프로그램(3) 이전글에서 이어집니다. 더보기 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(2) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(1) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(0) 3-2 이미지 데이터 불러오기 모델 러닝을 위한 이미지든 예측을 위한 이미지든 불러와 모델에 넣는 shape는 동일해야 합니다. 전전 글에서 모델 분석하며 본 ImageDataGenerator를 통해 보다 쉽게 생성해낼 수 있습니다. def data_ready(): images_dir = './images' datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=5, shear_ra.. [Python] [CNN]점자번역 프로그램(2) 이전 글에서 이어 집니다. 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(0) 2020/09/02 - [Python] - [Python] [CNN]점자번역 프로그램(1) 3-2 이미지 데이터 생성 및 부풀리기 학습에 사용될 이미지는 다양한 이미지 종류를 사용하는게 좋습니다. 가능하면 여러 폰트와 점자예를 이용하여 데이터를 준비하면 좋겠지만.. 점자 폰트라는게 좋은 것만 있는 것도 아니고( 띄어쓰기 간격 고려가 안된 폰트가 많습니다.) 원하는 폰트를 이용하려 해도 이미지로 변환하여 넣는 과정에서 간격이 일정하지 않아 문제였습니다. 팀원이 영문 > 점자 변환에 사용한 이미지를 이용해 보도록 하겠습니다. 1.DataImageGenerator 설정 from keras.pr.. [Python] [CNN]점자번역 프로그램(1) 3. 구현 3-1. 모델 분석 https://www.kaggle.com/kwisatzhaderach/braille-classifier-keras Braille Classifier (Keras) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Braille Character Dataset www.kaggle.com 우선 이전글에서 봤던 이미지 셋에서 한 외국인분이 예측 모델을 구현해 놓았습니다. 1. import import os import numpy as np import pandas as pd from shutil import copyfile os, shutil : 파일복사, dir 생성 삭제 등을 다루기 위한.. 이전 1 2 다음
