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미해결
안녕하세요 opencv dnn 모듈 사용에 대해서 질문이 있습니다
20.12.16 22:30 작성 조회수 329
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https://github.com/makelove/OpenCV-Python-Tutorial/tree/master/Notebook/Blog/deep-learning-opencv%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0dnn
수업시간에 배운 dnn 모델은 얼굴 인식밖에 안되어서, 집에 강아지를 분류하기 위해서 다른 예제(위 링크)를 참고해서 googleNet 모델을 사용했는데, 얘는 분류만 가능한거 같은데, 결과 변수인 preds = net.forward() 이것은 1차원 변수더라구요. 그래서 출력해보니 각 클래스마다의 확률만 있어서, 혹시 googleNet 모델은 classification만 가능한 모델인것인가요? 감사합니다
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노마드크리에이터
지식공유자2020.12.22
안녕하세요?
에제에 나와있는 다양한 모델은 마치 유명한 바텐더가 만들어둔 맛있는 칵테일의 제작법 같은 것이라고 보시면 됩니다.
구글이나 옥스포드대 등 다양한 전문기관의 전문가들이 여러가지 레이어를 조합해서 만들어 성능이 잘나오는 모델이고 실제로 imageNet 대회에서 성능을 검증받아 상을 탄 모델들이니까요.
그런데 질문으로 돌아와서 GoogleLeNet의 형태를 특히 input, out을 고정해서 생각하지 않아도 됩니다. 다시말해 표준으로 제공되는 모델을 가져다가 본인이 원하는 형태로 바꿔서 학습하면 됩니다. 우리는 이런것을 전이학습이라고 하고 유명한 바텐더의 칵테일 제조법에 자기가 창안한 새로운 재료나 형태를 추가하는 개념같은 것입니다. 그러면 꼭 한개의 답만 가져오지 않고 다양한 형태로 변형도 가능합니다.
- GoogleLeNet (used in this blog post)
- AlexNet
- SqueezeNet
- VGGNet (and associated flavors)
- ResNet
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