모듈로 제공되는 데이터셋을 사용하는 것은 슬슬 질릴 때가 왔다. 회사나 팀 차원에서 데이터셋을 구축하거나, 또는 Open Datasets을 다운로드하여 사용할 때, 우리는 그 데이터셋을 전처리하여 모델에 input으로 넣어주어야하는데 체계적인 어떠한 모듈이 있으면 좋을 것 같다. 출처: https://towardsdatascience.com/keras-data-generators-and-how-to-use-them-b69129ed779c 그것이 바로 Generator! 오늘은 그 Generator를 만들어 tiny-imagenet 데이터를 가져오고, 전처리하는 코드를 만들 것이다. 추후에 Data Augmentation을 할 때에도 Generator를 사용할 것이니 꼭 준비하도록 하자! 1. Class ..

이번에는 데이터 증강 모듈을 사용하여, 데이터를 다양한 방향(ex. 크기, 밝기, 노이즈, cutout 등)으로 증강시켜보겠다. 데이터의 종류가 다양하고, 많을 수록 학습이 잘 되는 것은 다들 알고 있을 것이다. 하지만 데이터를 수집하는 일이란 결코 쉽지 않고, 돈과 시간이 소비된다. 이런 문제점을 보완하기 위해서 이미지 데이터의 경우, 영상처리를 통해 다양한 특징을 가지는 이미지들을 만들어내어 데이터를 증강한다. 출처: https://towardsdatascience.com/machinex-image-data-augmentation-using-keras-b459ef87cd22 물론, 개인적으로 원하는 이미지 증강이 있다면 코드를 작성하여 직접 적용하여도 무관하다. 하지만 수많은 증강 기술들을 작성하는 ..