딥러닝 공부방

이번 포스팅에서는 10개의 카테고리을 지닌 데이터셋을 각 카테고리간 동일한 비율로 데이터를 갖도록 분리해보겠습니다. 사용하는 데이터셋은 STL-10 dataset입니다. STL-10 dataset은 10개의 카테고리로 이루어져 있으며, train과 test dataset을 제공합니다. val dataset을 제공하지 않기 때문에 test dataset을 분할하여 val dataset을 만들어보도록 하겠습니다. 작업 환경은 colab에서 진행했습니다. 분할에 이용하는 함수는 sklearn 모듈의 StratifiedShuffleSplit 함수입니다. STL-10 dataset 불러오기 파이토치의 torchvision 패키지에서 제공하는 STL-10 dataset을 불러옵니다. STL-10 dataset은 9..

그랩컷 - GrabCut 그랩컷은 그래프 컷(graph cut)기반 영역 분할 알고리즘입니다. 그래프 알고리즘에서 사용되는 미니멀 컷 알고리즘을 이용해서 영역을 분할합니다. 영상의 픽셀을 그래프 정점으로 간주하고, 픽셀들을 두 개의 그룹(객체 그룹, 배경 그룹)으로 분할하는 최적의 컷(Max Flow Minimum Cut)을 찾는 방식입니다. 이 알고리즘으로 객체와 배경을 구분할 수 있습니다. 객체를 가운데, 배경은 바깥 부분으로 간주합니다. 크게 2가지 방법으로 적용할 수 있습니다. 1. 객체 위치를 러프하게 사각형 형태로 주는 방식 2. 객체 부분과 배경 부분을 마우스로 지정해주고 정보를 제공하고 다시 업데이트 하는 방식 1. 그랩컷 함수 - cv2.grabCut 인자를 어떻게 주냐에 따라 단순하게 ..