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2023.11.07 - [Deep Learning/Pytorch] - Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (2편) - Dataset Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (2편) - Dataset 2023.11.07 - [Deep Learning/Pytorch] - Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 1편 내용: import 문, SEED 고정, DataFrame화, r sjkoding.tistory.com 이번 글 역시 이전과 이어지는 글입니다. Albumentation Demo 사이트 torchvision의 augmentation함수와 albumentation의..

2023.11.07 - [Deep Learning/Pytorch] - Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 Pytorch, 이미지 분류 코드 자세히 이해하기 (1편) - 데이터 확인 1편 내용: import 문, SEED 고정, DataFrame화, rsplit, natsort, countplot 1편은 pytorch문법이 나오지는 않으나 반드시 필수적으로 처리해야하는 부분들입니다. 교내에서 진행한 AI경진대회에서 30개의 클래스 sjkoding.tistory.com * 이번 포스트는 위의 글과 이어지는 포스트입니다. 코드의 흐름이 이어지므로 꼭 확인바랍니다. Custom Dataset 설정 *아래 코드를 잘 기억해 두었다가 추후 생성자의 인자가 어느형태로 어떻게 전..

1편 내용: import 문, SEED 고정, DataFrame화, rsplit, natsort, countplot 1편은 pytorch문법이 나오지는 않으나 반드시 필수적으로 처리해야하는 부분들입니다. 교내에서 진행한 AI경진대회에서 30개의 클래스로 이루어진 32 by 32 이미지를 분류하는 대회를 진행하였습니다. 해당 이미지는 500개로 시작하여 3개의 클래스 마다 50개씩 데이터 개수가 줄여져있습니다. 즉 500, 500, 500, 450, 450, 450, 400, 400, 400, ..., 50, 50, 50 개의 데이터로 불균형을 이룹니다. 해당 대회코드로 각각 무슨 역할을 하는 코드인지 하나하나 정리하면 좋을 것 같아 글을 작성하게 되었습니다. * 데이터는 공개할 수 없음 환경: googl..