kaggle.com에 들어가면 수많은 Dataset을 마주할 수 있다.
이 많은 Dataset 중 어떤 Dataset을 활용하여 어떠한 기능을 제공하는 사이트를 만들 수 있을지 고민했다.
10조는 Garbage Dataset을 학습시킨 Model을 만들어,
분리수거를 함에 있어 도움을 줄 수 있는 기능을 가진 홈페이지를 만들기로 했다.
내가 맡은 파트 : frontend와 머신러닝 모델 제작
스파르타 강의에서 배웠을 때는 사용한 Dataset들은 csv 파일이 있었고 testset과 trainset으로 나눠져있었다.
하지만 우리 조가 선택한 Dataset은 csv 파일이 없었고 testset과 trainset으로 분류되어 있지 않았다.
Dataset출처 : https://www.kaggle.com/mostafaabla/garbage-classification
Dataset을 보다 Code라는 창을 눌러보니 위 Dataset을 활용한 Code들을 볼 수 있었다.
처음엔 testset과 trainset을 직접 나누고 라벨링을 해주어야하나 싶었지만,
" 아래 code들을 활용해서 해결해볼 수 있지 않을까? " 라는 생각으로
https://www.kaggle.com/mostafaabla/garbage-classification-keras-transfer-learning
https://www.kaggle.com/gpiosenka/f1-score-97-efficientnetb3
코드를 활용해서 모델을 학습시켜보았다.
첫번째 출처의 코드는 중간에 에러가 발생했고 해결하기 어려웠다.
두번째 출처의 코드는 코드도 너무 길고 내용을 이해할 수 없었다.
결국 스파르타 코딩 4주차에 배웠던 모델 학습 방법에 Dataset을 넣어서 모델을 학습시켰다.
이 과정에서 아쉬웠던 부분은 testset과 trainset을 나누지 않고 학습시킨 부분이다.
대신 카테고리별로 data들을 분류하였다.
🌞recycle 프로젝트도 화이팅
