잡다
프로젝트, 자격증 공부, 컴페티션 중 하나는 하자.
이미지 전처리 할 때 우리가 배운건 TorchVision 또는 PIL을 사용한다.
TorchVision은 Torch의 데이터 타입을 사용하기 때문에 이미지가 텐서 형태를 가지게 된다.
따라서 배치 단위 이미지 처리, 데이터 증강 부분에 유리하다.
PIL은 TorchVision과 달리 파이썬의 기본 라이브러리 이기 때문에 기본 파이썬 데이터 형식을 가지게된다.
또한 단일 이미지처리, 파일 확장자 변환을 할 수 있다.
비전에서 만약 이미지 데이터 셋이 불균형 하다면 보통 데이터 증강을 많이 사용한다.
모델 입장에서는 뒤집힌 이미지, 회전한 이미지 등은 완전히 다른 데이터이기 때문에 학습에 도움을 준다.
다중 분류 모델은 F1 스코어를 보통 사용한다.
accuracy 사용하면 절대절대 안된다.
무조건 F1 스코어를 봐야한다.
