패션 의류 이미지 분류 프로젝트 2️⃣

CNN, 학습/검증, 데이터 증강

딥러닝 프로젝트
3 시간 3 스테이지
47 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

필수 선행 학습 📖

🚀 데이터 증강과 성능 검증으로 완성하는 딥러닝 이미지 분류 프로젝트

이번 교재에서는 기본 데이터 준비와 증강에서 시작해, CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용한 이미지 분류 실습까지 진행합니다. CNN을 처음 접하는 분들을 위한 단계적 설명과 실습이 포함되어 있어, 효과적으로 딥러닝 모델을 학습하고 적용할 수 있습니다.

🎯 첫 번째 단계: 데이터 준비 및 이미지 경로 설정

데이터 로드와 압축 해제부터 이미지 경로와 레이블 설정까지, 프로젝트의 기초를 다집니다. PyTorch와 Pandas를 활용하여 데이터를 체계적으로 불러오고 관리하는 방법을 배울 수 있습니다.

🛠️ 두 번째 단계: 데이터 증강 및 커스텀 데이터셋 활용

이미지 데이터를 증강하는 다양한 기법을 배워봅니다. 커스텀 데이터셋 클래스를 정의하고, DataLoader를 통해 데이터를 배치 단위로 로드하여 모델 입력 데이터로 준비하는 방법을 학습합니다.

🔧 세 번째 단계: CNN 모델 구현 및 이미지 분류 실습

CNN의 기본 구조를 이해하고, 다층 컨볼루션 레이어를 활용하여 이미지를 분석합니다. 특징 맵 생성 과정을 시각화하며 CNN의 작동 원리를 실습으로 익힐 수 있습니다. 또한, CNN 모델을 학습 데이터와 검증 데이터를 통해 훈련시키고, 테스트 데이터셋에서 이미지 분류 예측을 수행하는 방법을 배웁니다.

🌟 왜 이 교재가 특별할까요?

1️⃣ 실습 중심 학습: 각 단계에서 실습이 포함되어 있어 개념을 바로 적용할 수 있습니다.
2️⃣ CNN 입문자를 위한 맞춤 구성: 기초부터 실전까지 단계별로 설명합니다.
3️⃣ 데이터 증강부터 모델 학습까지: 딥러닝 프로젝트 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있습니다.

🙋‍♀️🙋🏻‍♂️ 이런 분들에게 추천해요!

✅ CNN을 처음 배우는 분들
✅ 이미지 데이터 분석 및 전처리를 배우고 싶은 분들
✅ 커스텀 데이터셋 구성과 데이터 증강 기법을 익히고 싶은 분들
✅ CNN 모델 구현과 학습 과정을 실습하고 싶은 분들
✅ 테스트 데이터로 CNN 모델 성능을 평가해보고 싶은 분들

지금 바로 시작해 CNN 기반 이미지 분류의 모든 것을 경험해보세요! 🌟

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 3 개

1. 이미지 분류를 위한 데이터 전처리와 증강

2. 모델 평가를 위한 학습과 검증 데이터셋 분리

3. CNN 모델을 활용한 이미지 분류와 성능 평가

내 학습 진도

1. 이미지 분류를 위한 데이터 전처리와 증강

데이스쿨

안녕하세요! 🙋‍♀️ 데이스쿨은 인공지능 초/중급 학습자를 위한 프로젝트 학습, 해커톤, 트랙으로 구성된 학습 플랫폼이에요. 부단한 연습과 매일의 작은 노력을 통해 여러분의 학습 목표를 달성해 보세요. 🏆 여러분의 성공을 위해 데이스쿨이 함께 할게요. 🎉 📧 문의: dacon0school@gmail.com