민자의 지식창고

삽질의 이유는 옵션 추가 안해서 인식 안되었다 참고 내용 - 본문은 아래에 있습니다. 해당 글이 문제가 있다면, 삭제 하도록 하겠습니다. https://keras.io/api/preprocessing/image/ Keras documentation: Image data preprocessing Image data preprocessing image_dataset_from_directory function tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory( directory, labels="inferred", label_mode="int", class_names=None, color_mode="rgb", batch_size=32, image_size=(256, 2..

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 미만이..

삽질을 하고 있는중이나, 일단 모델 생성하고 예측까지 하였으나, 실제 내가 원하는 1을 인식하면, 전혀 엉뚱한 값을 줌 테스트 평가만 봐도 70% 밖에 안나옴. 원래 하고 싶었던 시나리오 이미지(6자리~7자리 숫자가 있는 이미지)를 업로드 한다 각 이미지의 숫자를 인식 한다. 안되는 부분 6-7자리에 대한 이미지 전처리가 필요 하다. 스킬 부족함. 이미지 숫자 인식률 현재 70%밖에 나오지 않음. 그래서 아래 소스를 통해서 원본 이미지는 어려우므로, 각 잘라낸 숫자를 훈련시키고, 모델 생성 까지는 했으나, 그 모델의 잘라낸 이미지를 통해서 인식률을 보니 70%밖에 나오지 않는다. 95%이상은 나와야 써먹을거 같은데 이부분부터 해결하고 난 후에 이미지 전처리를 해도 좋을것 같다. 이미지 전처리를 잘해도 인..