2025.01.14

Chapter 03. Mask man classification

• 20. Mask man - 실습1
• 21. Mask man - 실습2
• 22. Mask man - 실습3
• 23. Mask man - 실습4
• 24. Mask man - Colab에서 돌려보기

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Chapter 03. Mask man classification

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Mask man 실습 1~4

파일탐색

1) 세부적인 진행사항은 이전 과제 참조 (Mask Man 이론)
2) 아래의 내용은 실습과정에서 중요하거나, 필요한 사항만 기재.

OS 모듈을 이용해서 폴더, 파일 목록 조회하는 방법

• 파일탐색에 있어서, glob.glob() 와 os.listdir() 명령어 차이

사전 EDA (데이터 확인, 탐색작업)

cv2.imread 와 plt.imshow() 통해서 확인하기

import cv2

plt.figure(figsize=(15, 10))

for i in range(9):
    random = np.random.randint(1, len(dataset_pd))
    plt.subplot(3, 3, i+1)
    plt.imshow(cv2.imread(dataset_pd.loc[random, 'image_path']))
    plt.title(dataset_pd.loc[random, 'mask_status'])
    plt.axis('off')

plt.show()

데이터 전처리

데이터를 [pixel값, 라벨 ( 0 or 1 )] 형태로 정리함.

사진확인 코드

fig, ax = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 6))

for row in range(2):  # 0, 1
    for col in range(3):    # 0, 1, 2
        image_index = row * 3 + col
        # 0, 1, 2
        # 100, 101, 102

        ax[row, col].axis('off')
        ax[row, col].imshow(data[image_index][0], cmap='gray')

        if data[image_index][1] == 0: #Withoutmask
            ax[row, col].set_title('Without Mask')
        else:
            ax[row, col].set_title('With Mask')

모델구조 생성

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, kernel_size=(5,5), strides=(1,1), 
                  padding='same', activation='relu', input_shape=(150, 150, 1)),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2)),
    layers.Conv2D(64, kernel_size=(2,2), activation='relu', padding='same'),
    layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2), strides=(2,2)),
    layers.Dropout(0.25),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(1000, activation='relu'),
    layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

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Mask man 실습 - Colab ver.

Colab 실행