resnet2 FastAI 사전 학습된 모델 실습 ▼ FastAI 설치# FastAI 와 PyTorch 설치 pip install fastai, pytorch # 설치가 완료되면 라이브러리 임포트from fastai.vision.all import * ♠ 이번 실습에서는 ResNet 사전 학습된 모델을 사용해 고양이와 강아지 이미지를 분류하는 작업을 수행할 것이다. # 데이터셋 로드path = untar_data(URLs.PETS) # PETS 데이터셋 다운로드 및 압축 해제path_imgs = path/'images'# 이미지 파일 라벨링 함수 정의def is_cat(x): return x[0].isupper()# 데이터블록 정의dls = ImageDataLoaders.from_name_func( path_imgs, get_image_files.. 2024. 11. 12. 이미지 처리 모델 ResNet (Residual Network)깊은 신경망을 학습하기 위해 개발된 모델이다. 잔차학습 개념을 도입하여 기울기 소실 문제를 해결하였고, 층이 몇개로 구성되어 있냐에 따라 이름이 바뀐다. 딥러닝에서 중요한 발전을 이룩한 모델이다. 이미지 분류, 객체 검출 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 높은 성능을 발휘하고, 깊은 네트워크에서도 안정적으로 학습할 수 있어, 복잡한 패턴을 잘 학습한다. -> 잔차학습 (Residual Learning) : 잔차연결 또는 스킵연결 이라 불리는 연결 방식을 도입하는 것이다. 일반적인 네트워크는 각 층이 이전층의 출력을 받아 계산하지만 ResNet에서는 일부 층을 건너뛰어 신호를 다음 층으로 직접 전달하는 잔차연결이 추가된다. 이를 통해 각 레이어는 이전 출력의 잔차.. 2024. 11. 5. 이전 1 다음