normalization

이포스트는 이미지를 딥러닝으로 분류할 때 데이터 셋이 적고 통상적으로 퍼져있는 이미지 데이터셋을 사용하지 못할 때 유용한 방법에 대한 포스트입니다. Introduction 앞서 서술한 “통상적이지 않은 이미지 분류에 대한 고찰” 포스트에서 명품 손목시계 이미지 분류를 진행할 때 적은 이미지 셋을 CROP, Transfer Learning(전이학습)등을 통해 한계를 극복한 방법을 서술했습니다. 이번 포스트에서는 분류가 잘 안된 이미지를 분석하고 해결방안을 찾은 사례에 대해서 소개하고자 합니다. 왜 분류가 제대로 되지 않았는가? 앞선 model도 분명 괜찮을 정도의 성능이 나왔지만, 더 높은 성능을 위해서 데이터 분석이 필요하다고 느꼈습니다....