통상적이지 않은 이미지 분류에 대한 고찰
이포스트는 이미지를 딥러닝으로 분류할 때 데이터 셋이 적고 통상적으로 퍼져있는 이미지 데이터셋을 사용하지 못할 때 유용한 방법에 대한 포스트입니다. Introduction 일반적으로 말하는 Object Detection은 물체를 1.탐지 하고 2.구분 해주는 것을 의미합니다. 한 장의 사진에서 원하는 물체를 찾아서 분류까지 해주는 강력한 방법이지만 실제로 실무에 활용하려면 전제조건이 있어야합니다. 많은 이미지 데이터 셋을 보유하고 있거나 통상적으로 학습된 이미지 데이터 셋에 포함되어있다. 개인적으로 프로젝트를 진행하는 경우에 1번과 2번 모두 포함되지 않는 경우가 있습니다. 이러한 경우에 어떻게 내가 원하는 물체를 구분할 수 있을까 고찰했습니다....