이미지 전처리에 대한 기본적인 아이디어를 제공해 줍니다.

1. 이미지 전처리

2. 유쉘
산업시스템 공학과를 졸업하고
딥러닝에 대해 공부하고 있습니다
yushell0417@gmail.com

3. 3
컴퓨터는 이미지를 보고 사람처럼
바로 인식하지 못합니다.

4. 4
컴퓨터가 이미지를 인식 할 수 있도록
해주는 전처리 과정이 필요합니다.

5. 5
그럼 이미지 전처리란 무엇일까요?

6. 6
이미지 전처리란, 학습(learning)을 진행하기
전에 학습의 대상이 될 이미지를
분류하고 선별하는작업을 의미합니다.

7. 7
지금부터 이미지 전처리 과정을
살펴보겠습니다.

8. 8
웹에서 개와 고양이 이미지를
Selenium과 Pythyon을 활용하여 Crawling 을 합니다
Dog
Cat
브라우저를 직접 동작
시킬 수 있는 프레임워크

9. 9
저장된 이미지를 정사각형 형태의크기로 사이즈를
조정한 후 새로운 폴더에 저장합니다.
32
32
resize
Resize_Dog
Resize_Cat

10. 10
Resized Image
사이즈가 조정된 32x32x3 형태를
한장 당 1x3072 형태로 csv로 저장합니다.
32 x 32 x 3
Height: 32
Weight: 32
RGB: 3
1 x 3072
Dog Cat
220 211 202 222 215
102 119 111 65 82
112 107 111 108 103
136 125 123 140 129
126 127 129 149 150
140 131 102 161 152

11. 11
CSV로 저장된 파일을 불러와
Training, Test, validation set 으로 나눕니다.
Dog Cat
N
Training set
(모델 학습시 사용)
Test set
(최종 테스트시 범용성
평가 목적으로 사용)
Validation set
(최적의 하이퍼 파라미터
설정을 위한 사용)
159 159 90 122 119 0
68 44 51 60 39 1
128 131 120 125 128 0
198 205 198 195 202 0
17 18 12 18 18 0
60 57 61 57 54 0
● ● ● ● ● ●
● ● ● ● ● ●
176 227 97 133 183 1
167 150 155 152 135 0

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zero-center 를 맞춰주기 위해 각각 데이터 셋에
대해서 전체의 평균 값을 빼줍니다.
Training set
(모델 학습시 사용)
Test set
(최종 테스트시 범용성
평가 목적으로 사용)
Validation set
(최적의 하이퍼 파라미터
설정을 위한 사용)
전체의 평균값을
시각화 한 이미지
Minus

13. 13
드디어 이미지 전처리가 끝났습니다.

14. 14
이미지 전처리를 어떻게 하느냐에 따라
분류하는 모델의 정확도가 달라집니다.

15. 15
감사합니다