tensorflow im2channel 이미지 to 채널 분류기 작성 해보려고 합니다.
tensorflow im2channel 이미지 to 채널 분류기 작성
몇 가지 이미지 분류(사전처리)를 통해서 진행해보고자 하며, 다양한 학습 모델을 적용시키면서 Tensorflow 이해를 향상시켜 보고자 합니다.
목표는 2가지 입니다.
실제 채널 분류하는 것과 모델별 학습 방법(사전 처리 방법 또는 이미지 처리)에 따른 결과 비교 입니다.
이 기술 구현을 위해서 다양한 방법을 구사할 예정입니다.
그 내용은 아래와 같습니다.
- 이미지 캡쳐
- 이미지 사전 처리
- 이미지 가공 처리
- 다양한 이미지 학습 모델 적용 및 결과 비교
- 이미지 분류를 위한 웹 API
우선은 현재 가상 서버에 구현을 합니다.
(성능 문제 되는 부분은 관련 PC를 찾아서 학습 합니다.)
개발 일정 : JIRA 발급 예정
개발 문서 : http://wiki.studydev.com/x/cABa
소스 코드 : bitbucket 발급 예정, 완성되고 나면, github에 공개 예정
해당 작업은 TensorFlow의 Slim을 이용하는 것으로 변경되어 진행됩니다.
별도의 라이브러리 만들 필요 없이, 해당 모델을 가지고 바로 채널 분류가 가능합니다.
태그 정보에서 slim을 검색하면 찾을 수 있습니다.
