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150개의 카테고리 x 이미지 1,000장 = 150,000장
- 구이 갈비구이, 갈치구이, 고등어구이, 곱창구이, 닭갈비, 더덕구이, 떡갈비, 불고기, 삼겹살, 장어구이, 조개구이, 황태구이, 훈제오리
- 국 계란국, 떡국/만두국, 무국, 미역국, 북엇국, 소고기무국, 시래기국, 육개장, 콩나물국
- 김치 갓김치, 깍두기, 나박김치, 무생채, 배추김치, 백김치, 부추김치, 열무김치, 오이소박이, 총각김치, 파김치
- 나물 가지볶음, 고사리나물, 미역줄기볶음, 숙주나물, 시금치나물, 애호박볶음
- 떡 경단 만두 만두
- 면 막국수, 물냉면, 비빔냉면, 수제비, 열무국수, 잔치국수, 쫄면, 칼국수, 콩국수, 라면, 자장면, 짬뽕
- 무침 고추된장무침, 꽈리고추무침, 도토묵, 잡채, 도라지무침, 콩나물무침, 홍어무침
- 밥 김밥, 김치볶음밥, 비빔밥, 새우볶음밥, 알밥, 잡곡밥, 주먹밥, 유부초밥
- 볶음 건새우볶음, 오징어채볶음, 감자채볶음, 고추장진미채볶음, 두부김치, 떡볶이, 라뽂이, 멸치볶음, 소세지볶음, 어묵볶음, 제육볶음, 주꾸미볶음
- 쌈 보쌈
- 음청류 수정과, 식혜
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모델 선정을 위한 테스트에 사용한 테스트용 스몰 데이터셋
- 30개 카테고리 x 이미지 300장 = 9,000장
카테고리 : 갈비탕, 갈비구이, 감자채볶음, 계란찜, 김밥, 만두, 물회, 배추김치, 꼬막찜, 된장찌개, 떡볶이, 만두, 물회, 배추김치, 삼계탕, 새우튀김, 소세지볶음, 순대, 식혜, 약과, 자장면, 족발, 찜닭, 콩자반, 피자, 한과, 해물찜, 후라이드치킨
- imagedatageneration
- 계획
- 모델 조사
- 모델 선정(1차 선정)
- 모델 테스트(2차 선정)
- 데이터 셋
- 재분류
- 데이터 전처리
- 모델
- Pre-training
- feature extraction (현)
- fine tuning
- tensorflow hub image classfication 예제
- Fully-connected 계층 개선 논문에 작성된 계층을 참고할 예정
- Pre-training
- 모델 테스트 : small_data + trained model(feature extraction) + fc
- 모델 테스트2 : datad(16class x 1,000장) + trained model(feature extraction) + fc
- 이미지 추가
- fine tuning
- Batch nomarlization
- Augmentation
- CallBack을 통한 학습 제어
- hyperparmeter optimization
- 모델 평가를 시각화하여 분석(텐서보드)
- 텐서보드(추가 예정)
- 사용자 정보
- 기분
- 오늘 먹은 음식의 사진
- 방법
- 이전에 촬영한 음식을 인식하여 현재 먹은 음식이 무엇인지 예측
- 기분 별 기준을 정해 추천 음식들 선정
- 이전에 먹은 음식 종류 제외, 먹은 음식과 앞 글자가
- 위 기준에서 가중치가 높은 음식을 추천, 동률이 있다면 그 중 랜덤으로 출력
- 영문법 자동 체크
- 뉴스 분류기
- 음식 추천 분류기
- 버섯 분류기
∙ 위 네 가지 주제 중 음식 추천 분류기로 선정
∙ 이 후 각자 음식 추천 분류기에 대해 학습
- 사용자가 식사 중인 사진을 찍는다
- 사진을 인식하여 음식 종류를 분류한다
- 사용자의 정보를 입력한다 (나이, 키, 몸무게, 성별, 기분 등)
- 식사한 음식과 사용자 정보를 토대로 음식을 추천해 준다
- 김태주: 한식 이미지 데이터 (한국정보화진흥원)
- 진소라: 대표적인 기분 표현
- 황태희: 음식별 칼로리
- 간단하게 3 개의 클래스로 모델 학습
모델 테스트 : small_data + trained model(feature extraction) + fc
| 이 름 | 학 과 | 학 번 |
|---|---|---|
| 김태주 | 무인이동체공학 | 17013247 |
| 진소라 | 디지털컨텐츠 | 14011195 |
| 황태희 | 무인이동체공학 | 17013254 |