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[Baseline] 1. Pytorch를 활용한 수화 이미지 분류
이번 베이스라인 코드에서는 pytorch를 활용해 수화 이미지를 분류 해보았습니다!
단순 CNN 모델을 사용하였습니다.
CNN 을 활용한 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야의 기초가 되는 알고리즘입니다!
그럼 코드와 설명을 보고 CNN 알고리즘을 이해해 봅시다!
* 코드를 어떻게 실행시켜야 할지 잘 모르시는 분은 아래 "코랩으로 데이콘 참여하기"를 먼저 봐주세요!
https://dacon.io/competitions/official/235836/talkboard/404882
* 데이터를 살펴보는 탐색적 데이터 분석 (Exploratory Data Analysis, EDA) 코드를 먼저 보고 오시면 좋습니다.
all_img_path, all_label = get_train_data('data/train')
test_img_path = get_test_data('data/test')
에서
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'train\\001' 에러가 발생합니다
다른 분들은 어떻게 해결 하셧는지 모르겠지만 저는 다음과 같은 방식으로 해결했습니다. ( \\ -> /로 수정한다는 내용)
수정 전 : img_path_list.extend(glob(os.path.join(data_dir, '*.png')))
수정 후 : import re ##추가
img_path_list.extend([re.sub('\\\\','/',i) for i in glob(os.path.join(data_dir, '*.png'))])
답변 감사합니다!!
test train 라벨링에 문제 없나요?
pred_logit = pred_logit.argmax(dim=1, keepdim=True).squeeze(1) 부분에서
pred_logit = pred_logit.argmax(dim=1) 로 쓴것과 결과의 차이가 있는지 궁금합니다. 아시는분들 답변 부탁드립니다~!
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