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Convolutional Neural Network 05

오 태호 2018/10/29, 19:25

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AI PM 강의 (49)

Python 환경 만들기 Python 기초 실습 Python 기초 요약 Python 활용 실습 Python 활용 요약 Linear Regression 01 Linear Regression 02 Linear Regression 03 Linear Regression 04 Linear Regression 05 Linear Regression 06 Linear Regression 요약 Logistic Regression 01 Logistic Regression 02 Logistic Regression 03 Logistic Regression 04 Logistic Regression 05 Logistic Regression 요약 추천 시스템 실습 - 내용 기반 추천 추천 시스템 실습 - 협업 필터링1 추천 시스템 실습 - 협업 필터링2 TMDB API키 만들기 추천 시스템 요약 ML 방법론 및 결과 해석 실습 - 데이터셋 나누기 ML 방법론 및 결과 해석 실습 - Skewed Classes ML 방법론 및 결과 해석 실습 - Precision/Recall ML 방법론 및 결과 해석 실습 - Down/Up Sampling ML 방법론 및 결과 해석 요약 Neural Network 01 Neural Network 02 Neural Network 03 Neural Network 04 Neural Network 요약 Convolutional Neural Network 01 Convolutional Neural Network 02 Convolutional Neural Network 03 Convolutional Neural Network 04 Convolutional Neural Network 05 Convolutional Neural Network 06 Convolutional Neural Network 요약 ML as a Service (MLaaS)

AI PM 강의 V1

ImageNet Pretrained Model을 사용하여 Image의 유사도를 구해 봅니다.

  • 필요한 package들을 import합니다.

  • models/research/slim download하고 path를 설정한 후 필요한 package들을 import합니다.

  • url에 있는 image를 load하여 image_size * image_size의 크기로 resize하는 함수를 정의합니다.
    • color값은 0.0~1.0을 가지도록 합니다.
    • alpha channel은 사용하지 않습니다.

  • image를 그리는 함수를 정의합니다.

  • model이름을 model_name에 저장합니다.

  • model별로 적절하게 checkpoint, num_classes, labels_offset, pixel_range를 설정해 주고 imagenet pretrained model checkpoint를 download한 후 압축을 풉니다.

  • cnn의 계산과정(graph)을 정의합니다.

  • Tensorflow Session을 open합니다.

  • checkpoint로부터 parameter들을 load하여 tensorflow variable들을 초기화합니다.

  • 각종 image url 쌍을 가지고 cnn에 넣어서 image의 유사도를 살펴봅니다.

  • Tensorflow Session을 close합니다.


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