MS AI School Day 72

이미지분류 문제해결학습

07.이미지분류문제 파트-3

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이미지 분류 문제를 해결하기 위한 Metal_damaged 분류 학습 과정을 간략히 요약.

단계	설명
1. 데이터 수집	Metal_damaged 클래스에 해당하는 이미지를 수집합니다.
2. 데이터 전처리	수집한 이미지를 전처리하여 학습에 사용할 수 있는 형식으로 변환합니다.
3. 데이터 분할	전체 데이터셋을 학습 데이터와 검증 데이터로 분할합니다. 일반적으로는 90:10 비율을 사용합니다.
4. 모델 선택	이미지 분류에 적합한 모델을 선택합니다. 예를 들면, CNN을 사용할 수 있습니다.
5. 모델 학습	선택한 모델을 학습 데이터에 적합하게 조정합니다. 역전파 알고리즘을 사용하여 모델을 최적화합니다.
6. 모델 검증	학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 검증 데이터를 사용합니다. 모델의 예측과 실제 레이블을 비교하여 성능 지표를 계산합니다.
7. 예측	학습된 모델을 사용하여 새로운 이미지에 대한 Metal_damaged 분류를 수행합니다.

Metal_damaged 분류를 위한 이미지 분류 문제 해결 학습을 진행할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 Metal_damaged 이미지를 식별하고 분류하는 능력을 향상.

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• Detectron2_Tutorial.ipynb
  https://github.com/J-o-y-y/ms_ai_school/blob/main/Detectron2_Tutorial.ipynb

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• yolov8
  https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/nn/tasks.py#L314
  
  퇴근후에도 열정적이신 쌤..👍