이러한 세상

저번글에서 말했듯 이번에는 imagenet으로 학습한 VGG16을 이용한 영상 특징 추출과 임베딩 벡터화에 대해 다뤄보려고 합니다. https://i0179.tistory.com/80 (본 시리즈 글은 실수한 부분부터 해결 과정까지 모두 내포하고 있음을 알려드립니다.) 2.1 영상 데이터 셋 RESIZE 영상을 특징 추출하기 이전에 VGG16에 맞는 사이즈로 RESIZE를 해줘야할 필요가 있다. 우선 VGG16의 가장 기본 사이즈인 224x224x3부터 비교를 위해 128x128x3, 64x64x3 사이즈까지도 RESIZE를 해볼 계획을 잡았다. 이후 어떤 사이즈로 RESIZE했을 때 가장 높은 성능이 나올지 비교해볼 생각이다. 2.2 영상 데이터 셋 특징 추출 영상을 RESIZE 했으니 이제 VGG-1..

논문 제출하는 과정에 만들어놓은 ppt들이 아깝기도 하고, 글 작성일(24.02.22) 기준 아직 진행 중인 프로젝트이기에 한 번 진행 과정을 돌아보기도 할 겸 적어보려고 합니다. (본 시리즈 글은 실수한 부분부터 해결 과정까지 모두 내포하고 있음을 알려드립니다.) 1.1 주제 선정 대학교 인턴 연구원을 시작하고 첫 번째 논문 주제로 뭘 할까 고민하다가 아래의 뉴스를 보게 됐다.