구글 Teachable Machine 이용하여 모델링 하였습니돠,,, 하지만 데이터 셋이 너무 작음,, ㅜㅡㅜ
labels를 보면 나와있듯
0 --> 계란형
1 --> 각진형
2 --> 마름모형 ( 역삼각형 )
3 --> 둥근형
4 --> 하트형
아직 정확도는 61.33% 라 수정 작업중입니다....
분류 모델 --> ResNet 34 사용
epochs = 50, batch size =6 lr=0.001, momentum=0.9
transforms_train = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), #모델에 들어갈 사진 transforms.RandomHorizontalFlip(), # 데이터 좌우 전환 transforms.RandomChoice([ transforms.ColorJitter(0.2, 0.2, 0.2, 0.2), # 데이터 명암, 조도, 등ㅇ등ㅇ 조절 transforms.RandomGrayscale(p=0.2), # 그레이스케일 transforms.RandomAffine( # 각조조절 degrees=10, translate=(0.2, 0.2), scale=(0.8, 1.2), shear=15, resample=Image.BILINEAR) ]), transforms.ToTensor(), # PIL 형태의 이미지나 ndarray 를 PyTorch 가 이해할 수 있는 tensor 자료형으로 바꾸어 주는 역할 transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) # 정규화(normalization) ])