이미지의 숫자 인식 하기2(CNN모델)

계속 삽질하면서 보고 있는 중입니다. 약200개 실제 이미지를 가지고, 훈련시켜, 정확도가 70%정도 인 모델을 가지고, 테스트를 해본 코드 이다.

 

하지만,  MNIST 같은 약 10000개의 샘플코드를 돌렸을때 정확도는 95%이상이다.

 

 

 

실제 모델을 만든 소스 입니다

폴더에서 구성은

• ../train/0
• ../train/1
• ../train/2

 

• ../test/0
• ../test/1
• ../test/2

같은 방식으로, 폴더에다가 각각의 이미지를 넣어 놨다. 이미지는 각 잘려진 숫자 이미지를 분류해서 놓았습니다.

 

 

왜 70% 이하 밖에 나오지 않을까 분석을 해보았다

 

0: 63개

1: 29개

2: 26개

3: 11개

4:12개

...

9: 14개

 

숫자 이미지중 0~2 까지만 20개 이상 이미지이고 나머지는 10개 미만이라서 그런지 잘라 놓은 이미지를 약간 변형해도, 실제 0-2 제외한 나머지 숫자는 오인 인식이 심하였다.

그래서 70% 정도 나오지 않은가 싶으며, 많은 데이터에 대한 고른 인식과 분류를 한다면 인식이 해결되지 않을까 생각이 됩니다.

 

ㅅ