Modeling with code

환경 : Google Colab

2-1-helmet_classification_for_tinyMLproject_part1.ipynb

2-2-helmet_classification_for_tinyMLproject_part1.ipynb

2-3-helmet_classification_for_tinyMLproject_part1.ipynb

2-1-helmet_classification_for_tinyMLproject_part1.ipynb

• 2-1 을 진행하기 위해 필요한 것들
  • 헬멧 착용 데이터2 : <파일명>
  • 헬멧 미착용 데이터2 : <파일명>
• 2-1 을 마치면 나오는 결과물
  • 작업 경로 파일 : <파일명>
• 여기서 무엇을 하나요?
  • Google Drive 와 Google Colab 을 연동시켜 데이터를 불러옵니다.
  • 데이터의 개수를 조정하고, 우리가 만들 모델에 이미지를 넣을 준비를 합니다.
  • 준비를 할 때, 데이터를 요리조리 변형시키면서 다양한 데이터를 입력시키기 위해 노력합니다.
  • tf.keras 에 내장되어 있는 mobilenet v2 모델을 가져오고, 정의해둔 설정을 통해 학습을 수행합니다.
  • Callback : 한 번 training 을 시작하면 에폭수, 데이터의 양, 모델의 크기, 하드웨어의 사양에 따라 짧게는 10분 길게는 몇 달동안 학습이 지속되곤 합니다. 그동안 사람이 모델과 상호작용하는 방법에 대해서 간단히 tensorboard 라는 것을 소개합니다. Callback 이란, 특정 시점이 될 때 실행하도록 특정 시점마다 "등록" 해 두는것을 의미합니다. Tensorboard Callback 을 등록하는 소스코드가 포함되어 있습니다.
• 어려운 점이 무엇인가요?
  • keras 에 대한 기본적인 개념을 잘 알고 있지 못하다면 어려울 수 있습니다.
  • 가장 먼저 머신러닝 모델을 처음 접한 사람은
• 결과물은 어떻게 생성되나요?

2-2-helmet_classification_for_tinyMLproject_part2.ipynb

• 2-2 을 진행하기 위해 필요한 것들
• 2-2 을 마치면 나오는 결과물
• 어려운 점이 무엇인가요?
• 결과물은 어떻게 생성되나요?

2-3-helmet_classification_for_tinyMLproject_part1.ipynb

• 2-3 을 진행하기 위해 필요한 것들

• 2-3 을 마치면 나오는 결과물

• 어려운 점이 무엇인가요?

• 결과물은 어떻게 생성되나요?

• tensorflow 모델 만들기

  • 연관 파일 1-2-
  • 연관 파일 1-3-
  • 연관 파일
  • teachable machine
    • teachable machine 페이지 링크
    • 결과파일 링크
  • 직접 keras 로 구현
    • 결과물 코드 Github 링크
  • 위 모델을 tflite로 변환
    • 변환하는 코드