[음악]
딥 특징이 이미지 분류에 얼마나 뛰어난지 보았습니다
2012년 이미지넷 대회에서 우승한
딥러닝 모델 특징만 있으면 훈련 데이터를 조금만 제공해도
상당히 높은 정확도를 보여줬습니다
아주 대단합니다
하지만 모듈 첫 부분에서의
하고자 했던 건
좋아하는 상품 이미지를 찾는 것이었습니다
제가 신발을 좋아하는데 제가 갖고 있는 신발과 유사한 신발을 찾으려고 합니다
좋아하는 상품과 유사한 이미지를 찾습니다
이미지 분류 대신에
이번엔 딥 특징을 사용한 이미지 검색을 합니다
바로 해보죠
노트북 이름을
이미지 검색을 위한 딥 특징이라고 짓습니다
헤더와 툴바를 감춥니다
공간을 좀더 확보하는 거죠
GraphLab Create를 켜서
CIFAR-10 데이터 세트를 불러들이는데
이전에 분류에 썼던 딥 특징과
동일합니다
훈련 세트만 불러올 건데
훈련 세트에서 검색할 것이기 때문입니다
거기서 시작하죠
image_train라고 하고
graphlab.Sframe에
image_train_data을 입력으로 줍니다
image_train 데이터 세트에서
헤드를 보면 이미지 ID,
실제 이미지, 라벨,
여기선 전혀 안 씁니다
이미지 픽셀 배열도 있는데 안 씁니다
딥 특징도 미리 계산돼있습니다
분류를 위한 딥 특징 노트북에서
딥 특징 열을 계산하는 법을 살펴봤었죠
이번엔 그냥 쓰기만 할 겁니다
[음악]