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실전 프로젝트 - CNN을 활용한 풍경(Scene) 이미지 분류 한 장의 풍경 이미지가 주어졌을 때, 어떠한 카테고리(category)에 속하는지 맞히는 분류 모델을 만드세요. 다음의 세 가지 대표적인 CNN 모델을 실습합니다. 성능을 올릴 수 있는 두 가지 심화 기법을 실습합니다. 본 프로젝트는 총 7개의 문제로 구성됩니다. (참고) 본 실습 코드에서는 빠른 결과 도출을 위해 30~50 epoch 정도만 학습합니다. Problem 1. 데이터셋 다운로드 및 분석하기 # 깃허브에서 데이터셋 다운로드하기 !git clone https://github.com/ndb796/Scene-Classification-Dataset-Split # 폴더 안으로 이동 %cd Scene-Classification-Datas..

Convolution Continuous convolution Discrete convolution 2D image convolution K(3X3 filter) * I(7X7 image) = Output(5X5) 2D convolution in action Blur, Emboss, Outline RGB Image Convolution 5X5X3 filter / 32X32X3 Image / 28X28X1 feature 32X32X3 Image * Four 5X5X3 filter -> 28X28X4 feature Stack of Convolutions [32X32X3] -> CONV(4 5X5X3 filters), ReLU -> [28X28X4] -> CONV(10 5X5X4 filters), ReLU -..