딥러닝 CNN 고수님들 조언 부탁드립니다

[해병건축(220.88)]

Keras나 다른 CNN 모델로 class 1. Complete 2. not complete으로 미리 트레이닝 데이터 만들고 하면 잘 학습 될까요? 근데 궁금한게 한 이미지가 특정 부분만 제가 포토샵으로 지우고 저렇게 구조적으로 안정하지 않다고 트레이닝 데이터를 쓰면 중복된 부분이 많아서 트레이닝이 잘 안될까요? feature algorithm 뭐시기 하는건 봤는데 너무 어려워서 못하겠더라고요 ㅠㅠ 조언 부탁드립니다 형님들 필승! 

[카젯치(121.189)]

Cnn은 그냥 평범하게 전처라 안해도 잘됨.. relu를 괜히 쓰는게 아니잖아

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[해병건축(220.88)]

아 저 이미지는 예시이고 다른 모델의 scaffold에도 적용하는게 목표입니다! 랜덤으로 공백을 뚫는다는게 .. 어떤거죠? 죄송합니다 형님 잘 이해가 안되서. 랜덤으로 공백 뚫는 프로그램이 있을까요? 근데 저 모델만 있는게 아니라 비슷하거나 구조적으로 같은 여러 scaffold에 적용하는거라..

[익명(223.62)]

머신러닝은 해보기 전까진 잘될지 안될지 아무도 모름. 근데 테스트 타임때 data augmentation 없이 저 선반만으로 하면 complete 이미지를 외울테니 당연히 잘 될테고(물론 네트워크가 generalization 능력을 키울 필요가 없었을테니 활용성은 최악), data augmentation을 하고 다른 선반들을 넣으면 글쎄..

[익명(223.62)]

이미지넷 영상 100만장 레이블을 랜덤하게 바꾸어도 네트워크가 그 영상 -레이블 쌍을 다 외웠단 논문이 있음. 이게 시사하는 바는 네트워크 학습을 잘 설계하지 않으면 일반화 할 수 있는 특징을 학습하지 않고, 그냥 영상을 외울 수 있단건데, complete 영상은 trainset과 같이 쓰고 uncomplete만 testset을 따로 구성한다 생각하면

[익명(223.62)]

그런 문제가 생길 듯... 난 한 선반의 complete 이미지가 한가지일수 밖에 없단 관점에서 이야기 한 것

[익명(223.62)]

솔직히 난 기본적인 end-to-end 로는 잘 안되고 최소한 triplet loss나 gan 에서 쓰는식의 adversarial loss정도를 응용해서 넣어야하지 않을까? 싶네

[해병건축(220.88)]

testset을 따로 구성한다는게 complete 영상은 training data랑 evaluation data도 같이 쓰고 uncompleted은 training이랑 eval 따로 쓰라는 말씀이신가요?

[익명(223.62)]

원래 연구적인 관점에서 테스트 셋은 당연히 학습에 쓰지 않은 선반을 써야함. 난 니가 말한 경우가 어느건지 몰라서 답변을 단건데, 처음에는 니 문제가 “네트워크가 이미 본 선반의 처음으로 보는 uncomplete 상태를 인식할 수 있을까?” 라고 생각하고 이야기함

[익명(223.62)]

만약 “여러개의 선반이 여러개의 포즈로 나오고, 그 중 몇개의 complete uncomplete를 학습함으로서 나머지의 complete uncomplete 상태를 인식할 수 있을까?”의 문제면 앞서 말했듯이 그냥 영상과 레이블을 end-to-end로 학습해선 잘 안될거 같은 느낌임. 물론 처음 말한대로 해보기 전엔 모르지만

[해병건축(220.88)]

원래는 training data에서만 한 이미지당 두, 세개 즉 complete 1개, not complete 2개 이렇게 하려고 했는데요 그리고 eval에서는 training에서 썼던거 안쓰고, 근데 그러면 overfitting날까봐 ㅠㅠ 그리고 제가 컴공과가 아니라 CNN 모델 잘 디자인 할줄 몰라가지고 그냥 git hub에 있는거 쓰려고 했거든요. 근데 저도 그렇게 생각하는게 저 feature를 잘 학습할 수 있을지 모르겠네요

[익명(223.62)]

나도 전기공학 출신이야 ㅎㅎ 근데 이런건 신호처리 영역이라 전기가 더 유리한거 같기도.. 논문은 읽을수 있음?

[해병건축(220.88)]

논문은 여러개 읽고 있는데 당장 일단 가시적인 결과가 필요해서 ... ㅋㅋㅋ 어찌저찌 논문도 읽으면서 일단은 tensorflow 사용법 속성으로 유투브 보면서 하고 있어요 ㅋㅋ 이번 프로젝트에서는 그냥 거의 맛보기로 하는거긴 하지만 방학시즌에는 제대로 해보려고요 교수님한테 말씀드려서. 좋은 답변 감사합니다 행님. 따로 쪽지 드리고 싶은데 어캐 해야하죠

[익명(223.62)]

저 문제를 지워진 부분에 있는 철제를 복원하는 문제로 치환해서 생각하면 dc-gan 등 gan에서 영감을 얻을 수 있고, 비슷한 카테고리(선반)의 세분류로 생각하면 fine-grained classification 의 논문에서 영감을 얻을수 있지 않을까 싶네..

[익명(223.62)]

물론 전자는 지워진 부분에 대해 알아야 한다는 딜레마가 있겠고, 후자는 좀 통일된 기법 같은게 없는 분야라 일일히 해봐야 한다는 문제가 있을 듯. 연락은 아쉽지민 나도 디씨에 연락처 공개하기 싫어서 좀 ㅋㅋ;

[해병건축(221.147)]

아 넵 !!! 감사해요 너무 영감 많이 얻었습니다. ㅋㅋㅋㅋ 아 형님 그 아까 처음에 말씀하신 영상-레이블 쌍을 네트워크가 특징 일반화하지 않고 외웠다는게 트레이닝에서는 정확도 잘 나왔는데 eval에서 뭐 50퍼 이렇게 됬다는거죠. 혹시 그 논문 어떤건지 알 수있을까요 ?